二和二
“Two Sum II”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「二和二」問題是二指標部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化 Two Sum II 的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀《Two Sum II》的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定一個已按非遞減順序排序的 1 索引整數數組 numbers，找到兩個數字，使它們相加為特定的 target 數字。
傳回兩個數字 index1 和 index2 的索引，並加一作為長度為 2 的整數陣列 [index1, index2]。
您不能兩次使用相同的元素。您的解決方案必須僅使用恆定的額外空間。
寫一個函數 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
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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 []暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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