两和
“二和”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“二和”问题是数组和哈希部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化“二和”的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读“二和”的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定一个整数数组 nums 和一个整数 target，返回两个数字的索引，使它们相加为 target。
您可以假设每个输入都有一个解决方案，并且您不能两次使用相同的元素。
您可以按任意顺序返回答案。
编写一个函数 twoSum(nums: List[int], target: int) -> List[int]。
- •2 <= len(nums) <= 10^4
- •-10^9 <= nums[i] <= 10^9
- •-10^9 <= target <= 10^9
- •Only one valid answer exists
示例
nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
[0, 1]
nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9, so we return [0, 1].
nums = [3, 2, 4], target = 6
[1, 2]
nums[1] + nums[2] = 2 + 4 = 6, so we return [1, 2].
nums = [3, 3], target = 6
[0, 1]
nums[0] + nums[1] = 3 + 3 = 6, so we return [0, 1].
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
def two_sum_opt(nums, target):
prevMap = {} # val : index
for i, n in enumerate(nums):
diff = target - n
if diff in prevMap:
return [prevMap[diff], i]
prevMap[n] = i
return []暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def two_sum_brute(nums, target):
n = len(nums)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
return []Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays & Hashing data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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