方法一 个人方法：

交换后要达到相同的数量，那么意味着这个相同的数量就是两个人总数的平均值，假设A总共有4个，B总共有8个，那么最后两个人都要达到6个，如果A的第一盒糖果只有1个，那么B就要给出6-（4-1）= 3个才能满足，如果B中恰好有一盒糖果是3个那就满足，如果B没有就考虑A中的下一盒有多少个糖果。

var fairCandySwap = function(aliceSizes, bobSizes) {
    var aliceNum= aliceSizes.reduce((acc,curr)=>acc+curr,0),
        bobNum=bobSizes.reduce((acc,curr)=>acc+curr,0)
    var average = (aliceNum+bobNum)/2,change=[]

    for(var i=0;i<aliceSizes.length;i++){
        var exchange = average - (aliceNum-aliceSizes[i])
        if(bobSizes.indexOf(exchange)!=-1){
            change.push(aliceSizes[i],exchange)
            break
        }
    }

    return change
};

消耗时间和内存情况：

消耗时间有点长，应该是bobSizes.indexOf(exchange)这个方法导致的，indexOf本质还是循环查找，就变成了循环嵌套循环，时间复杂度太高了，所以需要优化一下。

查找某个元素是否存在也可以用set集合的has()方法：

var fairCandySwap = function(aliceSizes, bobSizes) {
    var aliceNum= aliceSizes.reduce((acc,curr)=>acc+curr,0),
        bobNum=bobSizes.reduce((acc,curr)=>acc+curr,0)
    var average = (aliceNum+bobNum)/2,change=[]
    var set = new Set(bobSizes)
    for(var i=0;i<aliceSizes.length;i++){
        var exchange = average - (aliceNum-aliceSizes[i])
        if(set.has(exchange)){
            change.push(aliceSizes[i],exchange)
            break
        }
    }

    return change
};

时间明显更短了：

注意 set的查找为什么要更快，之前面试的时候被问到过set查找元素的时间复杂度。

        HashSet使用哈希表来存储元素，并通过哈希码来查找元素的位置。哈希码是通过对元素进行散列函数计算得到的。每个元素在哈希表中都有一个对应的位置，该位置存储了该元素的信息。

        当添加一个新的元素时，HashSet 会对该元素进行哈希计算，并找到该元素在哈希表中的位置。如果该位置已经被占用，则不会添加该元素，因为它已经存在于哈希表中。

        查询元素是否存在于哈希表中也是通过该元素的哈希码找到它在哈希表中的位置，并进行比较。

        由于哈希算法的性质，查找元素、添加元素和删除元素的时间复杂度为 O(1)，因此，HashSet 的效率非常高。