Walmart 的技術面試注重基礎演算法和優化思維。本文通過經典 Two Sum 問題，展示如何在面試中從暴力解法逐步優化到最優解，並展現 oavoservice 如何幫助候選人清晰表達思路。
📋 題目描述
給定一個整數陣列 nums 和一個目標 target，請你在該陣列中找出和為目標值的那兩個整數，並返回它們的陣列下標。
約束條件：
- 假設每種輸入只會對應一個答案。
- 陣列中同一個元素不能使用兩次。
範例：
Input: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
Output: [0, 1]
Explanation: nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
🎯 核心考點
- 雜湊表應用 - 空間換時間的經典案例
- 時間複雜度優化 - O(n²) 到 O(n)
- 邊界處理 - 處理重複元素和無解情況
- 程式碼質量 - 清晰的變數命名和註釋
💡 解題思路（oavoservice 實戰指導）
方法一：暴力解法（不推薦）
def twoSum_brute(nums, target):
n = len(nums)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
return []
方法二：雜湊表（最優）
def twoSum_hash(nums, target):
# val -> index 映射
num_map = {}
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num
if complement in num_map:
return [num_map[complement], i]
num_map[num] = i
return []
時間複雜度： O(n) 空間複雜度： O(n)
📊 方法對比
| 方法 | 時間複雜度 | 空間複雜度 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|---|
| 暴力 | O(n²) | O(1) | 簡單直觀 | 效率低 |
| 雜湊 | O(n) | O(n) | 最優時間 | 需要額外空間 |
| 雙指標 | O(n) | O(1) | 空間最優 | 需要排序 |
💼 oavoservice 如何助力 Walmart 面試
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