在一个严格递增的整数数组(含有n个元素)里找到两个数，使得他们的和等于给定值，假设有且仅有一对解。输入是一个数组和一个给定值，要求输出两个数的位置，从下标1开始计数。 要求：算法时间复杂程度O(n)。

可以使用双指针法来解决这个问题。定义两个指针left和right，分别指向数组的第一个和最后一个元素。然后比较left和right指向的元素之和与给定值的大小关系，如果和小于给定值，则将left指针右移一位；如果和大于给定值，则将right指针左移一位；如果和等于给定值，则找到了一对解，返回它们的位置。

具体实现如下：

public int[] findTwoSum(int[] nums, int target) {
    int left = 0;
    int right = nums.length - 1;
    while (left < right) {
        int sum = nums[left] + nums[right];
        if (sum == target) {
            return new int[]{left+1, right+1};
        } else if (sum < target) {
            left++;
        } else {
            right--;
        }
    }
    return null;
}

时间复杂度为O(n)，因为双指针最多遍历整个数组一次。

相关问题

和为定值3的子段个数C语言

### 回答1：
可以使用双指针法来解决这个问题，具体步骤如下：

1. 定义两个指针left和right，初始值都为0。
2. 定义一个变量sum，初始值为0。
3. 遍历数组，每次将当前元素加到sum中。
4. 如果sum大于等于3，就从sum中减去left指向的元素，并将left指针向右移动一位。
5. 如果sum等于3，就将结果加1，并将left指针向右移动一位。
6. 将right指针向右移动一位，重复步骤3-5，直到right指针到达数组末尾。

以下是实现代码：

int countSubarrays(int arr[], int n) {
    int left = 0, right = 0, sum = 0, count = 0;
    while (right < n) {
        sum += arr[right];
        while (sum >= 3) {
            sum -= arr[left];
            left++;
        }
        if (sum == 3) {
            count++;
            left++;
        }
        right++;
    }
    return count;
}

注意：这个算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

### 回答2：
用C语言编写一个程序来计算和为定值3的子段个数可以使用双重循环来遍历所有可能的子段并检查它们的和。以下是一个简单的实现示例：

#include <stdio.h>

int main() {
    int array[] = {1, 2, -1, 3, -2, 0, 4}; // 输入的数组
    int n = sizeof(array) / sizeof(array[0]); // 数组的大小
    int count = 0; // 计数器

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int sum = 0;
        for (int j = i; j < n; j++) {
            sum += array[j]; // 计算子段和
            if (sum == 3) {
                count++; // 和为3，增加计数器
            }
        }
    }

    printf("和为3的子段个数为 %d\n", count);

    return 0;
}

在这个示例中，使用了两个嵌套的循环，外部循环`i`从0到`n-1`，内部循环`j`从`i`到`n-1`。内部循环用于计算从索引`i`开始的所有可能的子段的和，并将其与目标和3进行比较。如果找到和为3的子段，则计数器递增。最后，打印出计数器的值，即和为3的子段的个数。

需要注意的是，这只是一个简单的实现示例，并且可能不是最有效的算法。对于更大的输入，可能需要使用更优化的算法来提高性能。

### 回答3：
问题的意思是在一个由整数数组组成的序列中，找到和为给定值（这里是3）的子段的个数。以下是一个使用C语言实现的解决方案。

假设我们有一个整数数组arr和一个目标和target。我们可以使用两个循环来解决这个问题。外部循环用于遍历数组中的所有元素，内部循环用于从当前元素开始计算子段的和。

#include <stdio.h>

int main() {
    int arr[] = {1, 2, 1, -1, 0, 2};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int target = 3;
    int count = 0;

    // 外部循环遍历数组中的所有元素
    for (int i = 0; i < n; i++) { 
        int sum = 0;
        
        // 内部循环计算从当前元素开始的子段的和
        for (int j = i; j < n; j++) { 
            sum += arr[j];
            
            // 如果子段的和等于目标和，则增加计数器
            if (sum == target) {
                count++;
            }
        }
    }

    printf("和为%d的子段个数为%d\n", target, count);

    return 0;
}

在这个例子中，数组arr的和为3的子段个数为3个：[1, 2], [2, 1], [-1, 0, 2]。

这个解决方案的时间复杂度是O(n^2)，其中n是数组的大小。

给定一个有N个整数的递增序列S，中位数就是中间位置的数。例如序列S1={11,12,13,14}中12就是序列S1的中位数，又如序列S2={9,10,,15,16,17}数字15就是序列S2的中位数.两个序列的中位数是指，两个序列所有元素组成的非递减序列的中位数。例如上述序列S1和S2的中位数是13.给定两个递增的整数序列，要求找出它们的中位数。

给定两个递增的整数序列A和B，我们可以使用分治法来找出它们的中位数。

首先，我们可以计算出两个序列的总长度n，然后找到两个序列中的第n/2个元素（假设索引从0开始）。如果n是奇数，则中位数就是这两个元素中的较小值；如果n是偶数，则中位数就是这两个元素的平均值。

接下来，我们可以比较A和B中的第n/2个元素。如果A[n/2]小于B[n/2]，则说明A的前半部分和B的后半部分的元素都不可能是中位数，可以将它们排除。同样地，如果A[n/2]大于B[n/2]，则说明A的后半部分和B的前半部分的元素都不可能是中位数，可以将它们排除。最后，如果A[n/2]等于B[n/2]，则说明找到了中位数。

如果A或B的长度为0，则中位数就是另一个序列的第n/2个元素。

通过不断缩小问题规模，我们可以在O(log n)的时间复杂度内找到两个序列的中位数。

代码示例（Python）：

def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):
    m, n = len(nums1), len(nums2)
    if m > n:
        nums1, nums2, m, n = nums2, nums1, n, m
    imin, imax, half_len = 0, m, (m + n + 1) // 2
    while imin <= imax:
        i = (imin + imax) // 2
        j = half_len - i
        if i < m and nums2[j - 1] > nums1[i]:
            imin = i + 1
        elif i > 0 and nums1[i - 1] > nums2[j]:
            imax = i - 1
        else:
            if i == 0:
                max_of_left = nums2[j - 1]
            elif j == 0:
                max_of_left = nums1[i - 1]
            else:
                max_of_left = max(nums1[i - 1], nums2[j - 1])
            if (m + n) % 2 == 1:
                return max_of_left
            if i == m:
                min_of_right = nums2[j]
            elif j == n:
                min_of_right = nums1[i]
            else:
                min_of_right = min(nums1[i], nums2[j])
            return (max_of_left + min_of_right) / 2.0

这个算法的时间复杂度为O(log(min(m, n)))，其中m和n分别为两个序列的长度。