1.遇到時間複雜度高的演算法，return無法返回引數。

　　解決方案：throw new illegalArgumentException.

2.陣列複習　　

　　new int[]{arg1,arg2,arg3,arg4};

方法二：兩遍雜湊表
為了對執行時間複雜度進行優化，我們需要一種更有效的方法來檢查陣列中是否存在目標元素。如果存在，我們需要找出它的索引。保持陣列中的每個元素與其索引相互對應的最好方法是什麼？雜湊表。

通過以空間換取速度的方式，我們可以將查詢時間從 O(n)O(n) 降低到 O(1)O(1)。雜湊表正是為此目的而構建的，它支援以 近似 恆定的時間進行快速查詢。我用“近似”來描述，是因為一旦出現衝突，查詢用時可能會退化到 O(n)O(n)。但只要你仔細地挑選雜湊函式，在雜湊表中進行查詢的用時應當被攤銷為 O(1)O(1)。

一個簡單的實現使用了兩次迭代。在第一次迭代中，我們將每個元素的值和它的索引新增到表中。然後，在第二次迭代中，我們將檢查每個元素所對應的目標元素（target 
 
- nums[i]target−nums[i]）是否存在於表中。注意，該目標元素不能是 nums[i]nums[i] 本身！

Java

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i], i);
        }
        
 
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int complement = target - nums[i];
            if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) {
                return new int[] { i, map.get(complement) };
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
    }
}

複雜度分析：

時間複雜度：O(n)O(n)，
我們把包含有 nn 個元素的列表遍歷兩次。由於雜湊表將查詢時間縮短到 O(
 
1)O(1) ，所以時間複雜度為 O(n)O(n)。

空間複雜度：O(n)O(n)，
所需的額外空間取決於雜湊表中儲存的元素數量，該表中儲存了 nn 個元素。



作者：LeetCode
連結：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/solution/liang-shu-zhi-he-by-leetcode-2/
來源：力扣（LeetCode）
著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。