漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的两个数？

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————— 第二天 —————

什么意思呢？我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）：

我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。

由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下：

【1， 6】
【2， 7】

小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值。

第1轮，用元素5和其他元素相加：

没有找到符合要求的两个元素。

第2轮，用元素12和其他元素相加：

发现12和1相加的结果是13，符合要求。

按照这个思路，一直遍历完整个数组。

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让我们来具体演示一下：

第1轮，访问元素5，计算出13-5=8。在哈希表中查找8，发现查不到：

第2轮，访问元素12，计算出13-12=1。在哈希表中查找1，查到了元素1的下标是6，所以元素12（下标是1）和元素1（下标是6）是一对结果：

第3轮，访问元素6，计算出13-6=7。在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果：

按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。

public class FindSumNumbers {

    public static List<List<Integer>> twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        List<List<Integer>> resultList = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i], i);
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int other = target - nums[i];
            if (map.containsKey(other) && map.get(other) != i) {
                resultList.add(Arrays.asList(i,map.get(other)));
                //为防止找到重复的元素对，匹配后从哈希表删除对应元素
                map.remove(nums[i]);
            }
        }
        return resultList;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {5,12,6,3,9,2,1,7};
        List<List<Integer>> resultList = twoSum(nums, 13);
        for(List<Integer> list : resultList){
            System.out.println(Arrays.toString(list.toArray()));
        }
    }

}

    public static List<List<Integer>> twoSumV2(int[] nums, int target) {
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
            List<List<Integer>> resultList = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                    int other = target - nums[i];
                    if (map.containsKey(other)) {
                            resultList.add(Arrays.asList(map.get(other),i));
                    }
                    map.put(nums[i], i);
            }
            return resultList;
    }

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漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的两个数？

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原文地址：https://blog.51cto.com/14982143/2549032