1- Two Sum

使用哈希表解决两数之和问题

Given an array of integers, 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. Please note that your returned answers (both index1 and index2) are not zero-based.

You may assume that each input would have exactly one solution.

Input: numbers={2, 7, 11, 15}, target=9

Output: index1=1, index2=2

超时解法:

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> r;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
                for(int j = i + 1; j < nums.size(); j++) {
                        if( (nums[i] + nums[j]) == target ) {
                                r.push_back(++i);
                                r.push_back(++j);
                                return r;
                        }
                }
        }
        return r;
    }
};
上述算法的复杂度为 n 的平方,超时。

优化思路有两个,一个是复制一份,进行排序,查找到该元素的值后,去原数组中寻找下标,然后返回。

另一种,就是利用哈希表,将值和下标对应起来,一次遍历即可。

我实现的是哈希表的方式:

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        
        vector<int> r(2);

        unordered_map<int, int> m;

        for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
                if(m.find(target - nums[i]) != m.end()) {
                       
                        r[0] = m[target - nums[i]] + 1;
                        r[1] = i + 1;
                       
                } else {
                        m.insert(make_pair(nums[i], i));
                }

        }
        return r;
    }
};



### 关于数组回调函数需要正好两个元素的问题 在编程环境中,当遇到错误提示 `Array callback requires exactly two elements` 时,通常意味着某个函数期望接收一个具有固定结构的数组作为输入或输出,而实际传递的内容不符合预期。这种问题可能出现在多种场景下,比如优化器配置、目标函数定义或者数据处理逻辑。 以下是对此类问题的具体分析: #### 错误原因分析 此类错误的核心在于某些特定接口(如优化器的目标函数或梯度计算部分)要求返回值严格遵循某种格式。例如,在 MATLAB 的 `fminunc` 函数中[^3],自定义的成本函数 `costFunction(theta)` 需要同时返回损失值和对应的梯度向量。如果只返回其中一个值,就会触发类似的错误。 同样地,在 Python 的 SciPy 库中,涉及 Hessian 和梯度的相关参数也需要满足严格的格式需求。例如,`hessp` 参数必须能够接受当前变量状态 `x` 和任意方向向量 `p` 并返回形状为 `(n,)` 的 NumPy 数组[^2]。如果不按照此约定实现这些功能,则可能导致运行失败。 因此,“恰好两个元素”的约束往往来源于外部 API 对内部方法签名的要求——即它不仅限定了数量还规定了每项的数据类型及其语义含义。 #### 解决方案建议 针对上述情况可以采取如下措施来修正代码行为: 1. **确认文档说明**: 查阅所使用的库官方手册了解具体调用形式有哪些限制条件; 2. **调整输出结构**: - 如果是构建成本/能量之类的评估机制,确保其最终成果既包含数值又附带导数信息. ```python def cost_function(params): J = calculate_loss(params) # Compute loss value grad_J = compute_gradient(params) # Calculate gradient w.r.t params return [J, grad_J] ``` 3. **验证一致性**: 使用单元测试或其他调试手段检验修改后的版本能否正常运作并符合预期规格. 4. **考虑默认选项覆盖**: 当存在可选参数允许用户指定额外细节的时候(像SciPy里的`hess`, `hessp`) ,即使未显式提供全部组件也可能通过内置近似技术完成任务;不过这取决于具体情况是否适用. 下面展示了一个基于Python scipy.optimize.minimize 方法的例子展示了如何正确设置带有雅各布矩阵支持的功能适配器: ```python from scipy.optimize import minimize def func(x): """Objective Function""" f = sum((xi - i)**2 for i, xi in enumerate(x)) return f def jac_func(x): """Gradient of Objective Function""" g = [(2*(xi-i)) for i, xi in enumerate(x)] return np.array(g) res = minimize(func, x0=[1., 2.], method='BFGS', jac=jac_func) print(res.x) ``` 以上实例清楚表明了怎样设定适合求解程序所需的各项要素以避免因不符标准而导致异常状况发生。 ---
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