两数之和 || - 输入有序数组

本文介绍了一种在已排序的数组中寻找两个数使其和等于特定目标值的有效算法。通过双指针技术,从数组两端开始向中间逼近,直至找到符合条件的数对。这种方法不仅高效,且适用于各种有序数组问题。

两数之和 || - 输入有序数组

题目:
给定一个已按照升序排列 的有序数组,找到两个数使得它们相加之和等于目标数。

函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2,其中 index1 必须小于 index2。

说明:

返回的下标值(index1 和 index2)不是从零开始的。
你可以假设每个输入只对应唯一的答案,而且你不可以重复使用相同的元素。
示例:

输入: numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9
输出: [1,2]
解释: 2 与 7 之和等于目标数 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。

The question:
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.

解题思路:
既然题目给了是求有序数组中,两个数之和等于给定的一个target,那么我们就要双指针的方法解决,左指针i初始指向最小值,右指针j=numbers.length-1,不断将左右指针的和与target对比并调整i与j之间的距离直到找到与target相等。

代码实现:

public class Solution 
{
    public int[] TwoSum(int[] numbers, int target) 
    {
         int i=0;
         int j=numbers.Length-1;
         while(i<j)
         {
             if(numbers[i]+numbers[j]==target)
             {
                 return new int[]{i+1,j+1};
             }
             else if(numbers[i]+numbers[j]<target)
             {
                 i++;
             }
             else
             {
                 j--;
             }
         }
         return new int[]{-1,-1};
    }
}

运行结果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

LeetCode 167. 两数之和 II - 输入有序数组问题,给定一个已按非递减顺序排列的数组 `numbers`,需从中找到两个数,使得它们的等于指定的目标值 `target`,要返回两个整数的下标 `[index1, index2]`,满足 `numbers[index1] + numbers[index2] = target` 且 `1 <= index1 < index2 <= numbers.length`,且只存在唯一解,同时需要常量级的额外空间[^4]。以下介绍两种常见的解法: ### 双指针法 双指针法的思路是左指针指向数组首位置,右指针指向数组末位置。如果两个指针所指的元素大于目标值,则右指针向中间移动;反之,如果两个指针所指的元素小于目标值,则左指针向中间移动。这种解法的时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$ [^2]。 以下是使用 Python 实现的代码: ```python def twoSum(numbers, target): left, right = 0, len(numbers) - 1 while left < right: current_sum = numbers[left] + numbers[right] if current_sum == target: return [left + 1, right + 1] elif current_sum < target: left += 1 else: right -= 1 return [] ``` 以下是使用 Java 实现的代码: ```java import java.util.Arrays; class Solution { public int[] twoSum(int[] numbers, int target) { int left = 0, right = numbers.length - 1; while (left < right) { int sum = numbers[left] + numbers[right]; if (sum == target) { return new int[]{left + 1, right + 1}; } else if (sum < target) { left++; } else { right--; } } return new int[]{}; } } ``` ### 哈希表法 可以使用哈希表来存储数组元素及其索引。遍历数组,对于每个元素 `num`,计算 `target - num` 的值,检查该值是否在哈希表中。如果存在,则找到了两个数的组合;如果不存在,则将当前元素及其索引存入哈希表。 以下是使用 Python 实现的代码: ```python def twoSum(numbers, target): num_dict = {} for i, num in enumerate(numbers): complement = target - num if complement in num_dict: return [num_dict[complement] + 1, i + 1] num_dict[num] = i return [] ``` 以下是使用 Java 实现的代码: ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; class Solution { public int[] twoSum(int[] numbers, int target) { Map<Integer, Integer> numMap = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < numbers.length; i++) { int complement = target - numbers[i]; if (numMap.containsKey(complement)) { return new int[]{numMap.get(complement) + 1, i + 1}; } numMap.put(numbers[i], i); } return new int[]{}; } } ```
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