刚刚遇到这个问题：
Sub-set sum problem : Finding the count of two pairs of numbers in a given array whose sum is equal to a given number
例如：给定和为9且数组为{0,1,2,7,13} =＆gt; O / P是1对（2和7）
似乎可以在O(n) 中实现（构建一个哈希表或字典，迭代给定数组的每个元素并从给定的总和中减去，检查结果数字是否可以实现）在数组中）
显然，迭代遍历数组的每个元素需要O(n)次。
的 My question is what is the time complexity and the space complexity for building the hash-table or the dictionary ? 的
注1：我的猜测是构建哈希表或字典的O（n），我们必须遍历数组中的每个元素。的 Is this correct ?
注2：那么，复杂度是O（n）+ O（n）= 2 * O（n）对吗？ （但答案似乎只是O（n））
答案 0 :(得分：2)
你的猜测是正确的。
哈希表的时间复杂度和空间复杂度与O（n）相同。
正如您所解释的那样，因为您需要将所有元素存储在哈希表中，这需要O（n）时间复杂度和O（N）空间复杂度。
答案 1 :(得分：2)
似乎时间复杂度为O(n)，而不是O(n) + O(n) = 2 * O(n)。
要在哈希表中插入元素是常量操作，因此需要花费O(1)时间，并且您在此处执行操作n时间，因此它将是O(n) * O(1)。
所以最终会是O(n)。