输入一个递增排序的数组和一个数字S，在数组中查找两个数，是的他们的和正好是S，如果有多对数字的和等于S，输出两个数的乘积最小的。...

最新推荐文章于 2021-02-20 11:21:25 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/airycode/p/6617033.html

本文介绍了一种算法，用于在一个递增排序的数组中寻找两个数，使其和等于给定值S，并且在存在多个解的情况下选择乘积最小的一对。提供了两种解决方案：一种考虑乘积最小的情况，另一种则利用数组的递增特性简化搜索过程。

输入一个递增排序的数组和一个数字S，在数组中查找两个数，是的他们的和正好是S，如果有多对数字的和等于S，输出两个数的乘积最小的。

两种解题步骤1：考虑乘积最小的情况：

public ArrayList<Integer> FindNumbersWithSum(int [] array,int sum) {
            ArrayList<ArrayList<Integer>> lists = new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<array.length;i++){
            ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
            for(int j=i+1;j<array.length;j++){
                if(array[i] + array[j] == sum){
                    list.add(array[i]);
                    list.add(array[j]);
                    list.add(array[i] * array[j]);
                }
            }
            if(!list.isEmpty())
                lists.add(list);
        }
        if(lists.size() ==0) return new ArrayList<Integer>();
        //if(lists.size() ==1) return lists.get(0);
        Collections.sort(lists, new Comparator<ArrayList<Integer>>() {
 
            @Override
            public int compare(ArrayList<Integer> o1, ArrayList<Integer> o2) {
                    return o1.get(2).compareTo(o2.get(2));
                 
            }
        });
         
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
        ArrayList<Integer> temp = lists.get(0);
        for(int i=0;i<temp.size() -1;i++){
            result.add(temp.get(i));
        }
         
        return result;
    }

2：根据数组的元素有序递增，不考虑乘积

public ArrayList<Integer> FindNumbersWithSum(int [] array,int sum) {
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        if (array == null || array.length < 2) {
            return list;
        }
        int i=0,j=array.length-1;
        while(i<j){
            if(array[i]+array[j]==sum){
            list.add(array[i]);
            list.add(array[j]);
                return list;
           }else if(array[i]+array[j]>sum){
                j--;
            }else{
                i++;
            }
             
        }
        return list;
    }

转载于:https://www.cnblogs.com/airycode/p/6617033.html