题目

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：

  1. 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
  2. 输出：[0,1]
  3. 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。

示例 2：

  1. 输入：nums = [3,2,4], target = 6
  2. 输出：[1,2]

示例 3：

  1. 输入：nums = [3,3], target = 6
  2. 输出：[0,1]

提示：
image.png
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？

我的结果和解题

image.png
只能想到最挫的代码…

题解

方法一：暴力枚举

思路及算法
最容易想到的方法是枚举数组中的每一个数 x，寻找数组中是否存在 target - x。
当我们使用遍历整个数组的方式寻找 target - x 时，需要注意到每一个位于 x 之前的元素都已经和 x 匹配过，因此不需要再进行匹配。而每一个元素不能被使用两次，所以我们只需要在 x 后面的元素中寻找 target - x。

  1. class Solution:
  2.     def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
  3.         n = len(nums)
  4.         for i in range(n):
  5.             for j in range(i + 1, n):
  6.                 if nums[i] + nums[j] == target:
  7.                     return [i, j]
  9.         return []

方法二：哈希表

思路及算法
注意到方法一的时间复杂度较高的原因是寻找 target - x 的时间复杂度过高。因此，我们需要一种更优秀的方法，能够快速寻找数组中是否存在目标元素。如果存在，我们需要找出它的索引。
使用哈希表，可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N)降低到 O(1)。
这样我们创建一个哈希表，对于每一个 x，我们首先查询哈希表中是否存在 target - x，然后将 x 插入到哈希表中，即可保证不会让 x 和自己匹配。

  1. class Solution:
  2.     def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
  3.         hashTable = dict()
  4.         for i, val in enumerate(nums):
  5.             if (target - val) in hashTable:
  6.                 return [hashTable[target-val], i]
  7.             hashTable[val] = i
  8.         return []