一、题目解析：代码练习从基础到进阶
在豆包MarsCode AI的题库中，我选择了一道经典算法题——两数之和。题目要求在一个整数数组中找到两个数，使它们的和等于目标值，并返回它们的索引。
解题思路：
- 暴力枚举法：用两层嵌套循环，依次检查每一对数的和是否等于目标值。这种方法简单直接，但时间复杂度为 O(n²)，不适合大数据量。
- 哈希表法：创建一个哈希表，记录数组中的每个元素及其索引。遍历数组时，通过查找差值是否在哈希表中，可以将时间复杂度降低到 O(n)。
图解思路：
假设数组为 [2, 7, 11, 15]，目标值为 9：
- 首次遍历：当前数字为 2，目标差值为 7，不在哈希表中，将 2 存入哈希表；
- 第二次遍历：当前数字为 7，目标差值为 2，哈希表中已有 2，找到答案
[2, 7]。
代码详解：
python
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def two_sum(nums, target):
hash_map = {}
for i, num in enumerate(nums):
diff = target - num
if diff in hash_map:
return [hash_map[diff], i]
hash_map[num] = i
这段代码通过哈希表巧妙解决了问题，重点在于实时记录和查找。
二、知识总结：算法解题中的新发现
在刷题过程中，我发现以下知识点值得深入探讨：
- 空间与时间的平衡： 哈希表法虽然降低了时间复杂度，但需要额外的空间存储数据。因此，在实际应用中需要权衡两者。
- 边界条件的处理： 例如，数组可能为空或目标值无法找到，此时需优雅处理，避免程序崩溃。
学习建议：
对于入门同学，我建议从暴力法入手，先理解问题本质，再学习优化方法。通过这种层次递进的方式，更容易掌握算法思想。
三、学习计划：高效刷题的策略
为了提升刷题效率，我结合豆包MarsCode AI的功能制定了如下计划：
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明确目标： 每周完成 10 道题目，覆盖数组、字符串、动态规划等不同类型。
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分级学习：
- 初级阶段：理解基础算法（如排序、查找）。
- 中级阶段：挑战复杂问题（如图论、动态规划）。
- 高级阶段：注重优化（如时间空间复杂度分析）。
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复盘错题： 利用 AI 的错题管理功能，定期回顾错误点，分析改进思路，并记录常见的误区和解决方法。
