LeetCode刷题指南
第 0 章 hot100
0.1 哈希
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
0.4 子串
0.5 普通数组
0.6 矩阵
0.7 链表
0.8 二叉树
0.9 图论
0.10 回溯
0.11 二分查找
0.12 栈
0.13 堆
0.14 贪心算法
0.15 动态规划
0.16 多维动态规划
0.17 技巧
第0-1章 面试经典150
0.1 数组/字符串
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
链表
二叉树
第 1 章 最易懂的贪心算法
1.1 算法解释
1.2 分配问题
1.3 区间问题
1.4 练习
第 2 章 玩转双指针
2.1 算法解释
2.2 Two Sum
2.3 归并两个有序数组
2.4 滑动窗口
2.5 快慢指针
2.6 练习
第 3 章 居合斩!二分查找
3.1 算法解释
3.2 求开方
3.3 查找区间
3.4 查找峰值
3.5 旋转数组查找数字
3.6 练习
第 4 章 千奇百怪的排序算法
4.1 常用排序算法
4.2 快速选择
4.3 桶排序
4.4 练习
第 5 章 一切皆可搜索
5.1 算法解释
5.2 深度优先搜索
5.3 回溯法
5.4 广度优先搜索
5.5 练习
第 6 章 深入浅出动态规划
6.1 算法解释
6.2 基本动态规划:一维
6.3 基本动态规划:二维
6.4 分割类型题
6.5 子序列问题
6.6 背包问题
6.7 字符串编辑
6.8 股票交易
6.9 练习
第 7 章 化繁为简的分治法
7.1 算法解释
7.2 表达式问题
7.3 练习
第 8 章 巧解数学问题
8.1 引言
8.2 公倍数与公因数
8.3 质数
8.4 数字处理
8.5 随机与取样
8.6 练习
第 9 章 神奇的位运算
9.1 常用技巧
9.2 位运算基础问题
9.3 二进制特性
9.4 练习
第 10 章 妙用数据结构
10.1 C++ STL
10.2 Python 常用数据结构
10.3 数组
10.4 栈和队列
10.5 单调栈
10.6 优先队列
10.7 双端队列
10.8 哈希表
10.9 多重集合和映射
10.10 前缀和与积分图
10.11 练习
第 11 章 令人头大的字符串
11.1 引言
11.2 字符串比较
11.3 字符串理解
11.4 字符串匹配
11.5 练习
第 12 章 指针三剑客之一:链表
12.1 数据结构介绍
12.2 链表的基本操作
12.3 其它链表技巧
12.4 练习
第 13 章 指针三剑客之二:树
13.1 数据结构介绍
13.2 树的递归
13.3 层次遍历
13.4 前中后序遍历
13.5 二叉查找树
13.6 字典树
13.7 练习
第 14 章 指针三剑客之三:图
14.1 数据结构介绍
14.2 二分图
14.3 拓扑排序
14.4 练习
第 15 章 更加复杂的数据结构
15.1 引言
15.2 并查集
15.3 复合数据结构
15.4 练习
第16章 面试题
第 17 章 十大经典排序算法
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2.2 Two Sum
# 2.2 Two Sum ## [167. Two Sum II - Input array is sorted](https://leetcode.com/problems/two-sum-ii-input-array-is-sorted/) ### 题目描述 在一个增序的整数数组里找到两个数,使它们的和为给定值。已知有且只有一对解。 ### 输入输出样例 输入是一个数组(numbers)和一个给定值(target)。输出是两个数的位置,从 1 开始计数。 ``` Input: numbers = [2,7,11,15], target = 9 Output: [1,2] ``` 在这个样例中,第一个数字(2)和第二个数字(7)的和等于给定值(9)。 ### 题解 因为数组已经排好序,我们可以采用方向相反的双指针来寻找这两个数字,一个初始指向最小的元素,即数组最左边,向右遍历;一个初始指向最大的元素,即数组最右边,向左遍历。 如果两个指针指向元素的和等于给定值,那么它们就是我们要的结果。如果两个指针指向元素的和小于给定值,我们把左边的指针右移一位,使得当前的和增加一点。如果两个指针指向元素的和大于给定值,我们把右边的指针左移一位,使得当前的和减少一点。 可以证明,对于排好序且有解的数组,双指针一定能遍历到最优解。证明方法如下:假设最优解的两个数的位置分别是 l 和 r。我们假设在左指针在 l 左边的时候,右指针已经移动到了 r;此时两个指针指向值的和小于给定值,因此左指针会一直右移直到到达 l。同理,如果我们假设在右指针在 r 右边的时候,左指针已经移动到了 l;此时两个指针指向值的和大于给定值,因此右指针会一直左移直到到达 r。所以双指针在任何时候都不可能处于 (l,r) 之间,又因为不满足条件时指针必须移动一个,所以最终一定会收敛在 l 和 r。 ```py def twoSum(numbers: List[int], target: int) -> List[int]: l, r = 0, len(numbers) - 1 while l < r: two_sum = numbers[l] + numbers[r] if two_sum == target: break if two_sum < target: l += 1 else: r -= 1 return [l + 1, r + 1] ```
嘉心糖糖
2025年3月10日 23:45
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