问题描述:给定一组指定整数数组,找出数组中加和等于特定数的两个数。

     函数(方法)twoSum返回这两个数的索引,index1必须小于index2。

     另外:你可以假设一个数组只有一组解。

     一个栗子:

        Input: numbers={2, 7, 11, 15}, target=9 Output: index1=1, index2=2

算法实现如下:

 /**
* 时间复杂度O(n)
* @param array
* @param target
* @return Map<Integer,Integer>
*/
public static Map<Integer, Integer> twoSum(int[] array, int target) { //Map<value,index>
Map<Integer, Integer> result = new HashMap<Integer, Integer>(); Map<Integer, Integer> container = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
if (!container.containsKey(target - array[i])) {
container.put(array[i], i + 1);
} else {
result.put(target - array[i], container.get(target - array[i]));
result.put(array[i], i + 1);
break ;
}
} return result;
}

另有双层循环判断的算法实现,时间复杂度为O(n²),在此就不列出。

关于时间复杂度的计算

  一个栗子:
  

 int value = 0 ;                            //该代码执行1次
for(int i = 0 ; i < n ; i++){
value += n ; //该代码执行n次
}

  该算法执行1+n次,如果n趋近于无穷大,1便可忽略不计,也就是说该算法执行了n次。时间复杂度常用O符号表示,这个算法的时间复杂度为O(n)。

  当一个算法的计算时间复杂度时,可以遵循这样的规则:
    1).去掉运行时间中的所有加法常数。
    2).只保留最高阶项。
    3).如果最高阶项存在且不是1,去掉与这个最高阶相乘的常数得到时间复杂度

  再一个栗子
  

 for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i; j < n; j++) {
// do something
}
}

  当 i = 0 时 里面的fo循环执行了n次,当i等待1时里面的for循环执行了n - 1次,当i 等于2里里面的fro执行了n - 2次........所以执行的次数是:
  n + (n-1) + (n-2) + ...+ 1
  = n(n+1)/2
  = n²/2 + n/2

  根据我们上边的时间复杂度算法
    1.去掉运行时间中的所有加法常数: 没有加法常数不用考虑
    2.只保留最高阶项: 只保留 n²/2
    3. 去掉与这个最高阶相乘的常数: 去掉 1/2 只剩下 n²
  最终这个算法的时间复杂度为O(n²)

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