快速找出一个数组中是否存在两个数字之和等于一个给定的值

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本文探讨了三种不同的算法来查找数组中是否存在两个数的和等于特定目标值。第一种算法使用双重循环，时间复杂度为O(n^2)。第二种算法利用HashSet进行优化，将时间复杂度降低到O(n)。第三种算法适用于已排序数组，同样达到O(n)的时间复杂度，但有其局限性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给定一个数组和一个值例如int []array = {5,1,3,8,4}和10，
首先算法一:

public static boolean solution1(int array[],int num) {
        for (int i = 0;i < array.length;i ++) {
            for (int j = 0;j < array.length;j ++) {
                if (i != j && array[i] + array[j] == num) {
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }

此算法进行了两次遍历算法复杂度为O(n^2)，效率不高
算法二：

public static boolean solution2(int array[],int num) {
        HashSet<Integer> hashSet = new HashSet<>();
        for (int i = 0;i < array.length;i ++) {
            int tmp = num - array[i];
            if (hashSet.contains(array[i])) {
                return true;
            }
            hashSet.add(tmp);
        }
        return false;
    }

算法中庸HashSet来存储差，每一个数都与给定值做减法运算，将差放进HashSet里面，放进去之前先判断这个差是否已经存在HashSet里，如果存在，则说明之前有一个数与给定值的差等于当前做减法运算的这个数组里的数，也就存在两个数的而等于给定的值，而且只有一个for循环，HashSet内部是HashMap实现的，查询复杂度为O（1），所以这个算法的复杂度为O（n）

算法三（有一定局限性）

 public static boolean solution3(int array[],int num) {
        for (int i = 0,j = array.length - 1;i < j;) {

            if (array[i] + array[j] == num) {
                return true;
            } else if(array[i] + array[j] < num) {
                i++;
            } else {
                j--;
            }
            }
        return false;
    }

算法三使用了头尾指针的方式，一次只移动一个指针，两数和大于给定值时j向左，反之i向右，复杂度为O(n)，但是这个算法有个局限性，就是数组必须事先是排好序的，比如没有排好序的数组{5,5,3,8,4}通过这个算法算出的结果是错误的，可能我没想到更优的算法，暂时的想法是这样