設計並實現一個 TwoSum 類。他需要支援以下操作:​add​ 和 ​find​。

​add​ -把這個數新增到內部的資料結構。

​find​ -是否存在任意一對數字之和等於這個值

線上評測地址：

LintCode 領釦​

樣例 1:

add(1);add(3);add(5);
find(4)//返回true
find(7)//返回false

【題解】

使用雜湊表的方法是最快的。

• add 可以做到 O(1)
• find 可以做到 O(n)

public class TwoSum {
    private Map<Integer, Integer> counter;
    
    public TwoSum() {
        counter = new HashMap<Integer, Integer>();
    }

    // Add the number to an internal data structure.
    public void add(int number) {
        counter.put(number, counter.getOrDefault(number, 0) + 1);
    }

    // Find if there exists any pair of numbers which sum is equal to the value.
    public boolean find(int value) {
        for (Integer num1 : counter.keySet()) {
            int num2 = value - num1;
            int desiredCount = num1 == num2 ? 2 : 1;
            if (counter.getOrDefault(num2, 0) >= desiredCount) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}
// Your TwoSum object will be instantiated and called as such:// TwoSum twoSum = new TwoSum();// twoSum.add(number);// twoSum.find(value);
 

排序陣列+雙指標的演算法會超時，但是大家可以看看是怎麼寫的，時間複雜度：

• add O(n)
• find O(n)

public class TwoSum {
    public List<Integer> nums;
    public TwoSum() {
        nums = new ArrayList<Integer>();
    }
    
    public void add(int number) {
        nums.add(number);
        int index = nums.size() - 1;
        while (index > 0 && nums.get(index - 1) > nums.get(index)) {
            int temp = nums.get(index);
            nums.set(index, nums.get(index - 1));
            nums.set(index - 1, temp);
            index--;
        }
    }

    public boolean find(int value) {
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        while (left < right) {
            int twoSum = nums.get(left) + nums.get(right);
            if (twoSum < value) {
                left++;
            } else if (twoSum > value) {
                right--;
            } else {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}
 

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