巧用双指针优化 LeetCode 167：有条不紊求两数之和，披荆斩棘化繁为简

双指针算法：劈波斩浪，直击目标

双指针算法，顾名思义，它利用了两个指针变量在数组中游走，从而以极高的效率寻找满足特定条件的元素。在 LeetCode 167 题中，我们巧妙地将双指针算法融入解题思路，让原本复杂的问题迎刃而解。

我们定义两个指针变量：start 和 end。start 指针从数组的开头开始，而 end 指针从数组的末尾开始。然后，我们不断地比较这两个指针所指向的元素之和与目标值 target。

• 当 start 和 end 指向的元素之和小于 target 时，我们将 start 指针向右移动，以便增加元素之和。
• 当 start 和 end 指向的元素之和大 target 时，我们将 end 指针向左移动，以便减少元素之和。

我们不断地重复这一过程，直到 start 和 end 指针相遇或者超过彼此。当它们相遇时，我们找到了满足条件的两个元素。

代码示例：指点迷津，拨云见日

为了让您更好地理解双指针算法的实际应用，我们提供了以下简洁明了的代码示例：

def two_sum(numbers, target):
    start, end = 0, len(numbers) - 1

    while start < end:
        current_sum = numbers[start] + numbers[end]

        if current_sum == target:
            return [start, end]
        elif current_sum < target:
            start += 1
        else:
            end -= 1

    return None  # 未找到满足条件的两个元素

我们从数组的开头和结尾各设置一个指针，并不断地调整它们的位置，直到找到满足条件的两个元素。当 start 和 end 指针相遇时，我们返回这两个指针所对应的下标值。

复杂度分析：拨开迷雾，见微知著

双指针算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。因为我们最多需要遍历数组一次，因此时间复杂度不会超过 O(n)。

双指针算法的空间复杂度为 O(1)，因为我们只使用了两个指针变量。

结语：登高望远，一览众山小

LeetCode 167 题的解决过程是一个绝佳的例证，展示了双指针算法在数组操作中的强大威力。通过巧妙地运用双指针算法，我们能够大幅提升算法的效率，从而轻松应对各种数组相关的编程挑战。