每日一题《剑指offer》数组篇之和为S的两个数字

简介: 每日一题《剑指offer》数组篇之和为S的两个数字

每日一题《剑指offer》数组篇之和为S的两个数字


今日题目链接:和为S的两个数字

和为S的两个数字

难度:中等

描述

输入一个升序数组 array 和一个数字S,在数组中查找两个数,使得他们的和正好是S,如果有多对数字的和等于S,返回任意一组即可,如果无法找出这样的数字,返回一个空数组即可。

数据范围

数据范围: 0≤len(array)≤105, 1≤array[i]≤106

举例

image.png

解题思路

方法一:哈希表;我们能想到最直观的解法,可能就是两层遍历,将数组所有的二元组合枚举一遍,看看是否是和为目标值,但是这样太费时间了,既然加法这么复杂,我们是不是可以尝试一下减法:对于数组中出现的一个数a,如果目标值减去a的值已经出现过了,那这不就是我们要找的一对元组吗?这种时候,快速找到已经出现过的某个值,可以考虑使用哈希表快速检验某个元素是否出现过这一功能。

方法二:双指针;这道题目还有一个条件是数组是升序序列,在方法一中没有用到。这个条件有什么用?既然数组是有序的,那我们肯定知道和找到一定程度就不找了,我们为什么要从最小的两个数开始相加呢?我们可以用二分法的思路,从中间开始找。

使用双指针指向数组第一个元素和最后一个元素,然后双指针对撞移动,如果两个指针下的和正好等于目标值sum,那我们肯定找到了,如果和小于sum,说明我们需要找到更大的,那只能增加左边的元素,如果和大于sum,说明我们需要找更小的,只能减小右边的元素。

实现代码(java)

方法一:


import java.util.*;
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> FindNumbersWithSum(int [] array,int sum) {
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        //创建哈希表,两元组分别表示值、下标
        HashMap<Integer, Integer> mp = new HashMap<Integer, Integer>();
        //在哈希表中查找target-numbers[i]
        for(int i = 0; i < array.length; i++){
            int temp = sum - array[i];
            //若是没找到,将此信息计入哈希表
            if(!mp.containsKey(temp)){ 
                mp.put(array[i], i);
            }
            else{
                //取出数字添加
                res.add(temp);   
                res.add(array[i]);
                break;
            }
        }
        return res;
    }
}

方法二:


import java.util.*;
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> FindNumbersWithSum(int [] array,int sum) {
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        //左右双指针
        int left = 0, right = array.length - 1;
        //对撞双指针
        while(left < right){
            //相加等于sum,找到目标
            if(array[left] + array[right] == sum){
                res.add(array[left]);
                res.add(array[right]);
                break;
            //和太大,缩小右边
            }else if(array[left] + array[right] > sum)
                right--;
            //和太小,扩大左边
            else
                left++;
        }
        return res;
    }
}
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