二和二
“Two Sum II”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“二和二”问题是二指针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 Two Sum II 的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读《Two Sum II》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
给定一个已按非递减顺序排序的 1 索引整数数组 numbers，找到两个数字，使它们相加为特定的 target 数字。
返回两个数字 index1 和 index2 的索引，并加一作为长度为 2 的整数数组 [index1, index2]。
您不能两次使用相同的元素。您的解决方案必须仅使用恒定的额外空间。
编写一个函数 twoSum(numbers: List[int], target: int) -> List[int]。
- •2 <= len(numbers) <= 3 * 10^4
- •-1000 <= numbers[i] <= 1000
- •numbers is sorted in non-decreasing order
- •-1000 <= target <= 1000
- •Exactly one solution exists
示例
numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9
[1, 2]
2 + 7 = 9. The indices are 1 and 2 (1-indexed).
numbers = [2, 3, 4], target = 6
[1, 3]
2 + 4 = 6. The indices are 1 and 3 (1-indexed).
numbers = [-1, 0], target = -1
[1, 2]
-1 + 0 = -1. The indices are 1 and 2 (1-indexed).
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_ii_opt(numbers, target):
l, r = 0, len(numbers) - 1
while l < r:
curSum = numbers[l] + numbers[r]
if curSum > target:
r -= 1
elif curSum < target:
l += 1
else:
return [l + 1, r + 1]
return []暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def two_sum_ii_brute(numbers, target):
for i in range(len(numbers)):
for j in range(i + 1, len(numbers)):
if numbers[i] + numbers[j] == target:
return [i + 1, j + 1]
return []Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Two Pointers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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