要解决“交换糖果编程题”，我们需要找到一个公平交换点，使得交换后爱丽丝和鲍勃的糖果总数相等。以下是解决这个问题的步骤和代码示例：
计算总糖果数差异
首先，我们需要找出爱丽丝和鲍勃各自拥有的糖果总数，并计算他们之间的差异。
遍历糖果盒
通过遍历爱丽丝和鲍勃的糖果盒，找到一个合适的交换点，使得交换后两人的糖果数量相等。
使用哈希表加速查找
为了提高效率，可以使用哈希表来存储鲍勃的糖果数量，这样可以在常数时间内查找某个糖果数量是否存在于鲍勃的糖果盒中。
```python
def fairCandySwap（aliceSizes, bobSizes）:
sum_alice = sum（aliceSizes）
sum_bob = sum（bobSizes）
diff = （sum_alice - sum_bob） // 2
bob_set = set（bobSizes）
for alice_size in aliceSizes:
bob_size = alice_size - diff
if bob_size in bob_set:
return [alice_size, bob_size]
示例
aliceSizes = [1, 1]
bobSizes = [2, 2]
print（fairCandySwap（aliceSizes, bobSizes）） 输出： [1, 2]
```
代码解释：
计算总糖果数差异
`sum_alice` 和 `sum_bob` 分别计算爱丽丝和鲍勃的糖果总数。
`diff` 是两人糖果总数差异的一半。
遍历爱丽丝的糖果盒
对于爱丽丝的每一个糖果数量 `alice_size`，计算出鲍勃需要交换的糖果数量 `bob_size`，即 `alice_size - diff`。
使用哈希表加速查找
将鲍勃的糖果数量存入集合 `bob_set` 中，以便在常数时间内查找。
如果 `bob_size` 存在于 `bob_set` 中，则找到了一个有效的交换点，返回 `[alice_size, bob_size]`。
这个方法的时间复杂度是 O（n + m），其中 n 和 m 分别是爱丽丝和鲍勃的糖果盒的长度。使用哈希表后，查找操作的时间复杂度为 O（1），因此整体效率较高。