LeetCode *1.Two Sum (Python Solution)

本文介绍了解决TwoSum问题的两种方法:哈希表一次遍历和双指针法。通过这两种方法,可以有效地找到数组中和为目标值的两个数的索引。哈希表方法的时间复杂度为O(n),而双指针法的时间复杂度为O(n log n)。

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问题描述

Two Sum 原题链接
Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.

给定一个整数数组,返回两个数字的索引,使它们的和为特定的target。

你可以假设每个输入确定只有一个解决方案,并且不可以重复使用相同的元素。

Python Solution

本文从两个角度来解读这道题,解法一是hashmap遍历数组,解法二是双指针,面试推荐第一种。


Solution 1 (hashmap)

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        dict = {}
        for i, v in enumerate(nums):
            another = target - v
            if another not in dict:
                dict[v] = [another, i]
            else:
                return [dict[another][1],i]

只对数组进行一遍遍历。如果没有another,则在hashmap里创建,如果有,则输出目标。

时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)。

Solution 1 (double pointer)

nums = list(enumerate(nums))
        nums.sort(key = lambda x:x[1])
        i, j = 0, len(nums)-1
        while i < j:
            if nums[i][1] + nums[j][1] > target:
                j -= 1
            elif nums[i][1] + nums[j][1] < target:
                i += 1
            else:
                if nums[j][0] < nums[i][0]:
                    nums[j], nums[i] = nums[i], nums[j]
                return  nums[i][0],nums[j][0]
        return False

也就是先绑定下标和数值对数组进行排序,再利用双指针一左一右相加进行比较,最终得出所需要的原来的下标。

时间复杂度 O(nlgn),空间复杂度O(n)。 分别因为排序和存储下标。

内容概要:本文详细探讨了杯形谐波减速器的齿廓修形方法及寿命预测分析。文章首先介绍了针对柔轮与波发生器装配时出现的啮合干涉问题,提出了一种柔轮齿廓修形方法。通过有限元法装配仿真确定修形量,并对修形后的柔轮进行装配和运转有限元分析。基于Miner线性疲劳理论,使用Fe-safe软件预测柔轮寿命。结果显示,修形后柔轮装配最大应力从962.2 MPa降至532.7 MPa,负载运转应力为609.9 MPa,解决了啮合干涉问题,柔轮寿命循环次数达到4.28×10⁶次。此外,文中还提供了详细的Python代码实现及ANSYS APDL脚本,用于柔轮变形分析、齿廓修形设计、有限元验证和疲劳寿命预测。 适合人群:机械工程领域的研究人员、工程师,尤其是从事精密传动系统设计和分析的专业人士。 使用场景及目标:①解决杯形谐波减速器中柔轮与波发生器装配时的啮合干涉问题;②通过优化齿廓修形提高柔轮的力学性能和使用寿命;③利用有限元分析和疲劳寿命预测技术评估修形效果,确保设计方案的可靠性和可行性。 阅读建议:本文涉及大量有限元分析和疲劳寿命预测的具体实现细节,建议读者具备一定的机械工程基础知识和有限元分析经验。同时,读者可以通过提供的Python代码和ANSYS APDL脚本进行实际操作和验证,加深对修形方法和技术路线的理解。
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