我在几十个帖子中看到了2指针算法，即：
OBR|1|METABOLIC PANEL|OBR_filename_1
OBX|1|Glucose|OBR_filename_1
OBX|2|BUN|OBR_filename_1
OBX|3|CREATININE|OBR_filename_1
OBR|2|RFLX TO VERIFICATION|OBR_filename_2
OBX|1|EGFR|OBR_filename_2
OBX|2|SODIUM|OBR_filename_2
OBR|3|AMBIGUOUS DEFAULT|OBR_filename_3
OBX|1|POTASSIUM|OBR_filename_3
我知道它有效。我甚至在接受采访时解决了这个问题。但我无法找到任何正确性证据，甚至无法找到它为何起作用的直观解释。
有人可以提供解释或链接吗？
由于
答案 0 :(得分：3)
想象一下B[i,j] = A[i] + A[j]的二维数组。请注意，数组中的所有数字从左到右，从上到下依次递增。
设置l=0, r=n-1 - 这是整个2D数组的右上角，元素B [0，n-1]，并开始搜索。
对于每个索引对（l，r），我们可以看到三个机会（我省略检查指针交叉点）：
找到X = B[l,r] =＆gt;的总和所以我们找到了所需的索引。退出。
X < B[l, r] =＆gt;由于列的排序顺序，此列的所有元素都太大，因此我们可以排除此列，并递减r（向左移动）
X > B[l, r] =＆gt;由于行的排序顺序，此行的所有元素都太小，因此我们可以排除此行，并递增l（向下移动）
请注意，在每个步骤中，我们都会使用可能的解决方案保留在子阵列的右上角，这就是为什么最后两个案例可以工作