让我们考虑一下
A = [1,7,9,10] sumA = 27
B = [0,10,9,6] sumB = 25
从A和B中找出第一个元素（如果存在），这样如果我们用B [j]替换A [i]。 sumA = sumB
这里，如果我们用0替换1。
sumA=sumB=26
我知道蛮力O（n2）解决方案。但是需要一个更好的解决方案，比如O（n）。
感谢。
答案 0 :(得分：1)
是的，有一个O(n)解决方案涉及散列其中一个数组的值;因为对于数组a中的每个元素A，数组b中只有一个可能的元素B可以解决这个问题：
sumA - a + b = sumB - b + a
2*b = sumB - sumA + 2*a
b = (sumB - sumA) / 2 + a
在B中散布O(n)的值，并在a中为每个元素A散列，在O(1)中确定值(sumB - sumA) / 2 + a }存在于B。
答案 1 :(得分：0)
O（nlogn）复杂性， O（n）内存解决方案：
鉴于初始数组A和B，sumA-sumB是交换元素差异的两倍。如果sumA-sumB是奇数，则没有解决方案。如果sumA-sumB是偶数（在示例中，它等于2），我们可以继续。
现在对两个数组进行排序（如果你不能就地进行排序，在附近某处构建排序数组，因此 O（n）内存 O（nlogn）< / strong>时间。对数组进行排序后，您可以在 O（n）时间内同时扫描它们，保持不变量：sortedB的迭代器始终指向至少为{{{}的元素1}}小于(sumA-sumB)/2迭代器。驱动sortedA迭代器向前，根据需要碰撞sortedA迭代器 - 遍历有点类似于合并排序。一旦在两个完全不同sortedB的数组中找到值 - 停止遍历，回退到原始数组并找到这些值（及其索引） - 这是您的解决方案。如果遍历找不到完全匹配 - 则没有解决方案。
如果对初始数组进行排序，则复杂性将降低为 O（n）时间， O（1）内存。