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大家好，我是苍何。

之前写了一篇武汉的外包公司名单，评论区做了个简单统计，很多人说，在外包的日子很煎熬，不再想去了。

有小伙伴留言说有些外包会强制离职，不行就转岗，让人极度没有安全感。

这点实际情况是，如果是跟着甲方临时性项目，由于甲方项目做完结束，如果没有新项目的情况下，人员就会释放。

外包公司就会安排进新的项目组，如果甲方反馈人员不大行，这个时候外包公司好的会安排再试试其他项目，不行的就直接安排离职。

而且就成长性来说，一些甲方不愿意或者处于信息安全的角度，对外包人员资料开放有限，这也导致，很多时候，不明不白的，就真的成了写代码的工具。

有些更过分，区别对待，在餐厅，正式员工就可以免费吃，外包就得多付钱，一系列不公平对待，也真够难受的。

好了，我觉得呢，如果当下没更好的去处，就先外包待着，默默努力，早日想自研公司进军。

下面给成都的外包公司做了个简单统计，给大家做个分享：

保命申明：这些公司苍何都没实际去过，仅根据群友反馈和网络搜集，如有出入的地方，还请指出，谢谢。

好啦，关于成都的外包公司，你有什么补充的呢？欢迎评论区讨论。

…

回归主题。

今天来一道某成都外包公司开发考过的一道面试算法题，给枯燥的牛马生活加加油😂。

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题目描述

平台：LeetCode
题号：1
题目：两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个整数，并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案，且你不能使用同一个元素两次。

你可以按任意顺序返回答案。

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示例 1：
输入: nums = [2,7,11,15], target = 9
输出: [0,1]
解释: 因为 nums[0] + nums[1] == 9，返回 [0, 1]。

示例 2：
输入: nums = [3,2,4], target = 6
输出: [1,2]

示例 3：
输入: nums = [3,3], target = 6
输出: [0,1]

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提示：

• 2 <= nums.length <= 10⁴
• -10⁹ <= nums[i] <= 10⁹
• -10⁹ <= target <= 10⁹
• 只会存在一个有效答案

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进阶：
你可以想出一个时间复杂度小于 O(n²) 的算法吗？

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解题思路

为了降低时间复杂度，我们可以使用哈希表来记录已经遍历的数字和它们的索引，从而在一次遍历中完成查找：

1. 初始化一个哈希表，用于存储数组元素的值和对应的索引。
2. 遍历数组 nums：
   • 对于每个元素，计算目标值 target 与当前元素的差值 complement。
   • 检查 complement 是否已经存在于哈希表中：
     • 如果存在，说明找到了两个数，返回它们的索引。
     • 如果不存在，将当前元素和索引加入哈希表。
3. 如果遍历结束仍未找到，则返回空数组（但根据题目保证有解，这种情况不会发生）。

这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。

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代码实现

以下是基于解题思路的代码实现：

Java实现

import java.util.HashMap;public class TwoSum {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {// 创建一个哈希表用于存储数字和索引HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int complement = target - nums[i];// 检查是否存在与当前数字匹配的补数if (map.containsKey(complement)) {return new int[] { map.get(complement), i };}// 如果不存在，将当前数字和索引存入哈希表map.put(nums[i], i);}// 根据题目保证有解，这里不会执行return new int[0];}
}

---

C++实现

#include <unordered_map>
#include <vector>
using namespace std;class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {// 使用哈希表存储数字和索引unordered_map<int, int> map;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {int complement = target - nums[i];// 检查哈希表中是否存在补数if (map.find(complement) != map.end()) {return {map[complement], i};}// 将当前数字和索引存入哈希表map[nums[i]] = i;}// 根据题目保证有解，这里不会执行return {};}
};

---

Python实现

def two_sum(nums, target):# 创建一个哈希表用于存储数字和索引num_map = {}for i, num in enumerate(nums):complement = target - num# 检查哈希表中是否存在补数if complement in num_map:return [num_map[complement], i]# 将当前数字和索引存入哈希表num_map[num] = i# 根据题目保证有解，这里不会执行return []# 测试用例
nums = [2, 7, 11, 15]
target = 9
print(two_sum(nums, target))  # 输出: [0, 1]

---

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)
  遍历一次数组，每次操作（查找和插入哈希表）耗时均为 O(1)。

• 空间复杂度：O(n)
  哈希表在最坏情况下需要存储数组中的所有元素。

ending

你好呀，我是苍何。是一个每天都在给自家仙人掌讲哲学的执着青年，我活在世上，无非想要明白些道理，遇见些有趣的事。倘能如我所愿，我的一生就算成功。共勉 💪

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