167. Two Sum II - Input array is sorted

博客围绕LeetCode上有序整数数组两数之和问题展开。给定升序整数数组,需找出两数使其和为特定目标值,函数要返回两数索引,索引非零基,且每个输入有唯一解,不能重复使用同一元素,还给出了AC 0ms击败100%的结果。

题目链接:https://leetcode.com/problems/two-sum-ii-input-array-is-sorted/

Given an array of integers that is already sorted in ascending order, find two numbers such that they add up to a specific target number.

The function twoSum should return indices of the two numbers such that they add up to the target, where index1 must be less than index2.

Note:

  • Your returned answers (both index1 and index2) are not zero-based.
  • You may assume that each input would have exactly one solution and you may not use the same element twice.

Example:

Input: numbers = [2,7,11,15], target = 9
Output: [1,2]
Explanation: The sum of 2 and 7 is 9. Therefore index1 = 1, index2 = 2.

AC 0ms beats100%:

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
        int[] ans=new int[2];
        if(numbers==null||numbers.length<2)
            return ans;
        int i=0,j=numbers.length-1;
        while(i<j){
            int temp=numbers[i]+numbers[j];
            if(temp==target){
                ans[0]=i+1;
                ans[1]=j+1;
                return ans;
            }else if(temp>target)
                j--;
            else
                i++;
        }
        return ans;
    }
}

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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