以下是一个使用暴力循环的方法，在给定的数组中遍历所有可能的组合，找到等于指定和的值。

def find_sum(array, target_sum):
    for i in range(len(array)):
        for j in range(i+1, len(array)):
            if array[i] + array[j] == target_sum:
                return [array[i], array[j]]
    return []

array = [1, 2, 3, 4, 5]
target_sum = 7
result = find_sum(array, target_sum)
print(result)

这个方法的时间复杂度是O(n^2)，因为它使用了两个嵌套的循环来遍历数组。对于较小的数组，这个方法是可行的，但是对于包含大量元素的数组来说，效率可能会比较低下。

另外，还可以使用哈希表来优化算法的性能。以下是一个使用哈希表的方法：

def find_sum(array, target_sum):
    num_dict = {}
    for num in array:
        complement = target_sum - num
        if complement in num_dict:
            return [complement, num]
        num_dict[num] = True
    return []

array = [1, 2, 3, 4, 5]
target_sum = 7
result = find_sum(array, target_sum)
print(result)

这个方法的时间复杂度是O(n)，因为它只需要一次遍历数组。它使用一个哈希表来存储已经遍历过的数字，然后在遍历的过程中查找是否存在与当前数字的补数相等的数字。如果存在，则返回结果；如果不存在，则将当前数字添加到哈希表中。这种方法可以在更短的时间内找到结果，并且对于大型数组来说，它的性能更好。