求和数组之谜

在程序员的日常编程工作中，经常会面对需要对数组中的元素进行求和的情况。而有时候，我们需要解决的问题并不是简单的对数组进行求和，而是需要在数组中找到一些特定元素的组合，使得它们的和等于我们需要的结果。这就是所谓的“求和数组之谜”。

下面将介绍两种解决“求和数组之谜”的常见算法：暴力枚举和哈希表。

暴力枚举

暴力枚举算法是最容易想到的方法，它的基本思路是对数组中的所有元素进行两两相加，看是否能够得到需要的结果。具体实现见下面的代码片段：

def two_sum(nums, target):
    for i in range(len(nums)):
        for j in range(i + 1, len(nums)):
            if nums[i] + nums[j] == target:
                return [i, j]
    return [-1, -1]

可以看到，上面的代码中使用了两个嵌套的for循环来遍历整个数组，并在内部用if语句来判断是否满足条件。暴力枚举的时间复杂度为O(n^2)，这意味着当数组中元素的个数非常大时，这个算法的性能会非常低下。

哈希表

哈希表算法的思路是先将数组中的元素以(key, value)的形式存储在哈希表中，然后遍历数组，对于每个元素，通过哈希表快速查找是否存在另一个元素与之配对，满足它们的和等于目标值。具体实现见下面的代码片段：

def two_sum(nums, target):
    hashmap = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        if hashmap.get(target - num) is not None:
            return [hashmap[target - num], i]
        hashmap[num] = i
    return [-1, -1]

上面的代码中，我们使用了一个哈希表来存储数组中的元素。在遍历数组时，我们通过hashmap.get()来查询哈希表中是否存在与当前元素配对的另一个元素，如果存在则返回它们的下标，否则将该元素存入哈希表中。哈希表查询的时间复杂度是O(1)，所以整个算法的时间复杂度为O(n)。

综上所述，当需要解决求和数组之谜的问题时，如果输入数据规模较小的话，可以使用暴力枚举算法；否则，应该使用哈希表算法以提高程序的运行效率。