1.问题：写出一个算法,对给定的n个数的序列,返回序列中的最大和最小的数. 设计出一个算法,只需要执行1.5n次比较就能找到序列中最大和最小的数吗？能否再少？
解析：要求比较次数为1.5n，使用一般的逐个遍历每个元素然后判断其是否为最大最小值是需要2n次的比较的，所以这样的方法是行不通的。现在考虑采用，每次从数组中取出两个元素，判断其大小，然后再分别判断其是否是最大或最小值，这样一次处理两个元素，每一次比较3次，最终的比较次数就是n/2*3=1.5n。
2.问题：一个数组有 N 个元素，求连续子数组的最大和。 例如：[-1,2,1]，和最大的连续子数组为[2,1]，其和为 3
解析：(拿sum去试探加每个元素)sum帮我将数组中元素一个一个加，每累加一次如果大于之前max,就将max更新为sum，否则max继续保持原来的值，sum继续找，直到完。
3.问题：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。
解析：
- 题目是要求nums中有两个数和是target，那么就应该是nums中会存在一个target - nums[i]的数，这种变换思维是要具备，即当题目需要得到什么结果，将这个结果推到出等价的描述，得到一些充分条件或者必要条件，在想办法（算法）去得到这些条件，当然也要具备一些基础知识，比如hash思想，知道hash方法它有哪些应用场景和它还有可能解决什么问题。
- 题目转换为nums中找到一个target - nums[i]的数，那么可以先得到这些target - nums[i]，即得到两个nums.length大小的数组，再去找到两个数组中相同的数，找到相同的数，最容易的方法就是通过hash思想，有很多类似找相同数或者元素都有借助hash思想。
- coding：
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def handle(arr, target): dict1 = {} # 保存数值及对应的索引 res = [] # 返回结果 for i in range(len(arr)): # 另外一个值 num = target - arr[i] # 如果这个数不在字典里，保存起来；在字典里，返回 if num not in dict1: dict1[arr[i]] = i else: res.append([dict1[num], i]) return res if __name__ == '__main__': res = handle([1,2,3,4,5], 6) print(res)