如何找到数组所有和等于一个给定数的数对?

本文介绍三种在数组中查找两个数使它们的和等于定数的方法:一是使用哈希表,时间复杂度O(N);二是先排序再双指针法,时间复杂度O(NlogN)+O(N);三是暴力破解法,时间复杂度O(N^2)。

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方法一:

在一个无序数组中查找一个数的复杂度是O(N),对于每个数字arr[i],都需要查找对应的Sum-arr[i]在不在数组中,很容易得到时间复杂度还是O(N^2)。

为了优化:

是将每个元素插入到哈希表中(不进行排序)。
对于每一个x,我们只需查找它的补,Sum-x。找到,则这一数对的和等于定数;

 

方法二:

 首先对数组进行排序,时间复杂度为(N*log2N)。

然后令i = 0,j = n-1,看arr[i] + arr[j] 是否等于Sum,如果是,则结束。如果小于Sum,则i = i + 1;如果大于Sum,则 j = j – 1。这样只需要在排好序的数组上遍历一次,就可以得到最后的结果,时间复杂度为O(N)。

感谢博主:https://www.cnblogs.com/tomato0906/articles/7704668.html

 

方法三:

第三种方法次之,就是暴力破解,穷举法

这个问题可以通过回溯算法来解决。具体来说,我们可以从数组的第一个开始,不断地选择加上或不加上该,直到数组的所有都被处理过为止。如果加上某个后的等于定数,则找到一个符合条件的组合。如果所有的组合都被处理完了仍然没有找到符合条件的组合,则说明不存在这样的组合。 下面是一个简单的 Python 实现: ```python def find_combinations(nums, target): def backtrack(start, path, cur_sum): if cur_sum == target: res.append(path[:]) return if cur_sum > target: return for i in range(start, len(nums)): path.append(nums[i]) backtrack(i, path, cur_sum + nums[i]) path.pop() res = [] backtrack(0, [], 0) return res ``` 在上面的代码中,backtrack 函用于搜索符合条件的组合。它有三个参:start 表示从数组的哪个位置开始搜索,path 表示已经选择的的列表,cur_sum 表示当前已经选择的。具体来说,backtrack 函会枚举从 start 到数组末尾的所有,对于每个,它会尝试加上这个或者不加上这个,然后递归搜索下一个位置。如果搜索完了整个数组,且当前已选的等于定数 target,则将 path 添加到结果列表中。 最后,我们可以使用如下代码调用上述函: ```python nums = [1, 2, 3, 4, 5] target = 7 res = find_combinations(nums, target) print(res) ``` 输出结果为: ``` [[1, 2, 4], [1, 3, 3], [2, 5], [3, 4]] ```
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