你的代码在Hackerrank中没有在规定的时间内执行。

在Hackerrank中，当代码的执行时间超过规定的时间限制时，可能需要对代码进行优化，以确保在规定时间内执行完毕。以下是一些解决方法：

1. 优化算法：检查代码中是否存在可以优化的地方。例如，使用更高效的数据结构、减少循环次数、避免重复计算等。优化算法可以大大减少代码的执行时间。

2. 减少输入规模：如果输入规模太大导致代码执行时间超过限制，可以尝试减少输入规模。可以通过修改输入数据的生成方法或减少测试用例的数量来实现。

3. 并行处理：如果问题允许并行处理，可以尝试将代码并行化。通过多线程或分布式计算等技术，可以将计算任务分解成多个子任务，从而加快代码的执行速度。

4. 使用更高效的编程语言：某些编程语言的执行速度比其他语言更快。如果允许使用其他语言，可以尝试使用更高效的编程语言重新实现代码。

以下是一个示例代码，演示如何通过优化算法来减少代码执行时间：

def find_sum_pairs(arr, target):
    pairs = []
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(i+1, len(arr)):
            if arr[i] + arr[j] == target:
                pairs.append((arr[i], arr[j]))
    return pairs

# 优化后的代码
def find_sum_pairs_optimized(arr, target):
    pairs = []
    num_dict = {}
    
    for num in arr:
        complement = target - num
        if complement in num_dict:
            pairs.append((num, complement))
        num_dict[num] = True
    
    return pairs

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
target = 6

# 调用优化后的函数
print(find_sum_pairs_optimized(arr, target))

在上述示例中，我们通过使用字典来存储数组中的数字，以便在O(1)时间内查找配对数字。这种优化方法可以使代码的执行时间从O(n^2)减少到O(n)，从而大大提高了代码的执行效率。