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src/main/java/cn/whaifree/leetCode/Hash/LeetCode1.java

@@ -0,0 +1,74 @@
+package cn.whaifree.leetCode.Hash;
+
+import org.junit.Test;
+
+import java.util.HashMap;
+import java.util.HashSet;
+
+/**
+ * 1. 两数之和
+ *
+ * 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target  的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
+ *
+ * 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
+ *
+ * 你可以按任意顺序返回答案。
+ *
+ * 示例 1：
+ *
+ * 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
+ * 输出：[0,1]
+ * 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
+ * 示例 2：
+ *
+ * 输入：nums = [3,2,4], target = 6
+ * 输出：[1,2]
+ * 示例 3：
+ *
+ * 输入：nums = [3,3], target = 6
+ * 输出：[0,1]
+ *
+ *
+ * 提示：
+ *
+ * 2 <= nums.length <= 104
+ * -109 <= nums[i] <= 109
+ * -109 <= target <= 109
+ * 只会存在一个有效答案
+ *
+ *
+ * 进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？
+ */
+public class LeetCode1 {
+
+    @Test
+    public void test() {
+        int[] ints = new Solution().twoSum(new int[]{1, 2, 3, 4}, 4);
+        for (int anInt : ints) {
+            System.out.println(anInt);
+
+        }
+    }
+
+    class Solution {
+        /**
+         * 时间复杂度 O(N) map.containsKey(key)的时间复杂度是O(1)，因为Map的containsKey方法使用哈希表实现，可以在常数时间内判断Map中是否包含指定的键。
+         * 空间复杂度 O(N)
+         * @param nums
+         * @param target
+         * @return
+         */
+        public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+            HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+                int key = target - nums[i];
+                if (map.containsKey(key)) {
+                    return new int[]{i, map.get(key)};
+                }else {
+                    map.put(nums[i], i);
+                }
+            }
+            return null;
+        }
+    }
+}

src/main/java/cn/whaifree/leetCode/Hash/LeetCode454.java

@@ -0,0 +1,105 @@
+package cn.whaifree.leetCode.Hash;
+
+import org.junit.Test;
+
+import java.util.HashMap;
+
+/**
+ * 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足：
+ *
+ * 0 <= i, j, k, l < n
+ * nums1[i] + nums2[j] + nums3[k] + nums4[l] == 0
+ *
+ *
+ * 示例 1：
+ *
+ * 输入：nums1 = [1,2], nums2 = [-2,-1], nums3 = [-1,2], nums4 = [0,2]
+ * 输出：2
+ * 解释：
+ * 两个元组如下：
+ * 1. (0, 0, 0, 1) -> nums1[0] + nums2[0] + nums3[0] + nums4[1] = 1 + (-2) + (-1) + 2 = 0
+ * 2. (1, 1, 0, 0) -> nums1[1] + nums2[1] + nums3[0] + nums4[0] = 2 + (-1) + (-1) + 0 = 0
+ * 示例 2：
+ *
+ * 输入：nums1 = [0], nums2 = [0], nums3 = [0], nums4 = [0]
+ * 输出：1
+ *
+ *
+ *   提示：
+ *
+ * n == nums1.length
+ * n == nums2.length
+ * n == nums3.length
+ * n == nums4.length
+ * 1 <= n <= 200
+ * -228 <= nums1[i], nums2[i], nums3[i], nums4[i] <= 228
+ */
+public class LeetCode454 {
+    @Test
+    public void test() {
+        //[1,2], nums2 = [-2,-1], nums3 = [-1,2], nums4 = [0,2]
+        System.out.println(new Solution().fourSumCount(
+                new int[]{1, 2, 3},
+                new int[]{-1, -2, -3},
+                new int[]{-1, 2, -3},
+                new int[]{0, 2, 3}
+        ));
+
+    }
+
+
+    class Solution {
+        public int fourSumCount(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3, int[] nums4) {
+            HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+            for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
+                for (int j = 0; j < nums2.length; j++) {
+                    if (map.get(nums1[i] + nums2[j]) == null) {
+                        map.put(nums1[i] + nums2[j], 1);
+                    } else {
+                        map.put(nums1[i] + nums2[j], map.get(nums1[i] + nums2[j])+1);
+                    }
+                }
+            }
+            map.forEach(
+                    (k, v) -> System.out.println(k + "=" + v)
+            );
+
+            int res = 0;
+            for (int i = 0; i < nums3.length; i++) {
+                for (int j = 0; j < nums4.length; j++) {
+                    int integer = nums3[i] + nums4[j];
+                    if (map.containsKey(-integer)) {
+                        // 表示前两个数 和后两个数相加为0，即 nums1[i] + nums2[j] = -（nums3[i] + nums4[j]）
+                        res += map.get(-integer);
+                    }
+                }
+            }
+            return res;
+        }
+    }
+
+    class Solution1 {
+        // 时间复杂度O(N2)
+        // 空间复杂度O(N) 在最坏的情况下，A[i]+B[j] 的值均不相同，因此也就需要 O(n^2) 的空间。
+        //1
+        public int fourSumCount(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3, int[] nums4) {
+            HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+            for (int i : nums1) {
+                for (int j : nums2) {
+                    int sum = i + j;
+                    map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
+                    // getOrDefault 如果没有则用默认值。就不用使用Contain了
+                }
+            }
+
+            int res = 0;
+            for (int k : nums3) {
+                for (int i : nums4) {
+                    int integer = k + i;
+                    res += map.getOrDefault(- integer, 0);
+                }
+            }
+            return res;
+        }
+    }
+}