输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。要求时间复杂度是O(n)。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。

可以使用双指针法来解决这个问题。定义两个指针分别指向数组的开头和结尾，如果两个指针指向的数字之和大于输入的数字，那么将右指针向左移动一位；如果两个指针指向的数字之和小于输入的数字，那么将左指针向右移动一位；如果两个指针指向的数字之和等于输入的数字，那么就找到了这两个数字。

具体实现过程如下：

def find_two_numbers(array, target):
    left = 0
    right = len(array) - 1
    
    while left < right:
        sum = array[left] + array[right]
        if sum == target:
            return (array[left], array[right])
        elif sum < target:
            left += 1
        else:
            right -= 1
    
    return None

时间复杂度为 O(n)，因为每个元素最多被访问一次。

相关问题

输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。要求时间复杂度是O(n)。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。 【输入形式】 一个升序排序的数组以空格隔开，以及一个目标数字，换行输入

好的，这是一个经典的双指针问题。我们可以用两个指针分别指向数组的头和尾，然后每次判断这两个指针所指的数的和与目标数字的大小关系，如果和小于目标数字，则左指针向右移动一位；如果和大于目标数字，则右指针向左移动一位；如果和等于目标数字，则找到了一对数字，直接返回即可。

以下是代码实现：

def find_numbers(nums, target):
    left, right = 0, len(nums) - 1
    while left < right:
        s = nums[left] + nums[right]
        if s < target:
            left += 1
        elif s > target:
            right -= 1
        else:
            return nums[left], nums[right]
    return None

其中，`nums`是输入的升序排序数组，`target`是目标数字。函数返回找到的一对数字，如果不存在则返回`None`。时间复杂度是$O(n)$，因为最多只需要遍历一遍数组。

C++输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字

思路：

1. 定义左右指针，分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。
2. 当左指针小于右指针时，执行以下循环：
1. 如果左右指针所指元素之和等于目标数字，返回左右指针所指元素的下标。
2. 如果左右指针所指元素之和小于目标数字，将左指针向右移动一位。
3. 如果左右指针所指元素之和大于目标数字，将右指针向左移动一位。
3. 如果数组中不存在符合条件的数，返回-1。

代码实现：

int* findNumbersWithSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize){
    int left = 0, right = numsSize - 1;
    while (left < right) {
        int sum = nums[left] + nums[right];
        if (sum == target) {
            int* result = (int*)malloc(2 * sizeof(int));
            result[0] = nums[left];
            result[1] = nums[right];
            *returnSize = 2;
            return result;
        } else if (sum < target) {
            left++;
        } else {
            right--;
        }
    }
    *returnSize = 0;
    return NULL;
}

时间复杂度：$O(n)$

空间复杂度：$O(1)$