170. Two Sum III - Data structure design

我自己的想法

1. 建一个list。

　　1）每次add就用Binary search找到插入的位置，插入O(logn)

　　2) 每次find就two pointer。O(n)

2. 一个arr

　　1）每次add直接加 O(1)

　　2）find就先sort，再two pointer. O(nlogn)

3. 建一个map，存每个数出现的次数.如果add常发生但是find不常发生

　　1）add就直接加o(1)

　　2) find就遍历map，找有没有target-cur的值。O(n)

4. 建两个set。一个存有的数，一个存有的可能的sum。适用于find常发生，而add不常发生的情况

　　1）add的时候把遍历set把所有可能的sum加入。O(n)

　　　　注意的是，如果该数已经在set里面了，那么只需要在sum set里加入这个数本身*2，不需要再遍历num set，因为加入第一个相同的数的时候已经算过一遍了

　　2) find的时候直接从sum set里面拿。O(1)

方法三代码：

import java.util.Map.Entry;

public class TwoSum {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();

// Add the number to an internal data structure.
public void add(int number) {
map.put(number, map.containsKey(number)? map.get(number) + 1: 1);
}

// Find if there exists any pair of numbers which sum is equal to the value.
public boolean find(int value) {
for(Map.Entry<Integer, Integer> entry: map.entrySet()) {
int cur = entry.getKey();
int target = value - cur;
if((cur == target && entry.getValue() > 1) || (cur != target && map.containsKey(target))) {
return true;
}
}
return false;
}
}

方法四代码：

public class TwoSum {
Set<Integer> num = new HashSet<Integer>();
Set<Integer> sum = new HashSet<Integer>();

// Add the number to an internal data structure.
public void add(int number) {
if(num.contains(number)) {
sum.add(number + number);
} else {
for(int each: num) {
sum.add(each + number);
}
num.add(number);
}
}

// Find if there exists any pair of numbers which sum is equal to the value.
public boolean find(int value) {
return sum.contains(value);
}
}

但是提交的时候LTE了，可能因为给的例子里面add太多了吧