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又是一个阴雨天，不大，却缠绵。 窗外的梧桐叶又落了几片，湿漉漉地贴在地面上，像是写给秋天却无人投递的信。 心里也跟着空落落的。泡好的茶忘了喝，等到想起来时已经凉透了，一如很多被搁置的心事。 人们总说要珍惜当下，可“当下”到底是什么呢？是清晨微凉的空气，是午后短暂的暖阳，还是此刻敲击键盘的、略带疲惫的指尖？ 好像什么都抓住了，又好像什么都从指缝间溜走了。 就这样吧。

两数之和代码优化记录 最初解决两数之和问题时，我写了如下代码： class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: nums_sort = sorted(nums) lens = len(nums_sort) for i in range(lens): for j in range(lens): if (i != j and nums_sort[i] + nums_sort[j] == target): return [nums.index(nums_sort[i]), lens - 1 - nums[::-1].index(nums_sort[j])] 这段代码先对数组排序，再通过双重循环遍历排序后的数组寻找和为target的两个数，最后用nums.index()和反转数组的index()定位原数组下标。但它存在明显问题：双重循环导致时间复杂度为O(n²)，面对长度10⁴的数组会超时；且nums.index()仅返回第一个匹配元素下标，处理重复元素时易出错，比如nums=[2,2,3]、target=4时，可能因定位不准返回错误结果。 之后通过优化，结合哈希表和enumerate()函数，得到更高效的代码： class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: seen = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in seen: return [seen[complement], i] seen[num] = i return [] 这段代码用seen字典（哈希表）存储已遍历元素及其下标，键为数字、值为对应下标；enumerate(nums)遍历数组时同时获取元素下标i和值num，无需手动维护计数器。遍历过程中，计算当前元素的补数complement=target-num，若complement在seen中，说明之前已遍历过该补数，直接返回[seen[complement], i]；若不在，则将当前num和i存入seen。此代码仅遍历一次数组，时间复杂度降至O(n)，且因直接存储遍历过的元素下标，处理重复元素（如nums=[2,2,3]、target=4时，会正确返回[0,1]）和定位下标更准确，代码也更简洁。 两段代码对比，核心差异在于优化版本用哈希表实现快速查找（空间换时间），并借助enumerate()简化下标获取，解决了最初代码的效率和准确性问题，更符合题目数据规模要求。 1. 两数之和

要提高效率