给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ，该数组已按 非递减顺序排列 ，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers[index1] 和 numbers[index2] ，则 1 <= index1 < index2 <= numbers.length 。
    以长度为 2 的整数数组 [index1, index2] 的形式返回这两个整数的下标 index1 和 index2。
    你可以假设每个输入 只对应唯一的答案 ，而且你 不可以 重复使用相同的元素。
    你所设计的解决方案必须只使用常量级的额外空间。

    示例 1：
    输入：numbers = [2,7,11,15], target = 9
    输出：[1,2]
    解释：2 与 7 之和等于目标数 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。返回 [1, 2] 。

    示例 2：
    输入：numbers = [2,3,4], target = 6
    输出：[1,3]
    解释：2 与 4 之和等于目标数 6 。因此 index1 = 1, index2 = 3 。返回 [1, 3] 。

    假设数组 numbers = [1,3,4,5,7,8], target = 10
    image.png

    1. public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
    2.     for (int i = 0; i < numbers.length; ++i) {
    3.         // 计算差值
    4.         int diff = target - numbers[i];
    5.         for (int j = i + 1; j < numbers.length; j++) {
    6.             if (numbers[j] == diff) {
    7.                 // 题目要求下标从1开始，故需+1
    8.                 return new int[]{i + 1, j + 1};
    9.             }
    10.         }
    11.     }
    12.     return new int[]{-1, -1};
    13. }

    而在一个有序数组中找目标值，可以利用二分查找：

    1. int target = ;
    2. int low = , high = ;
    3. while (low <= high) {
    4.     // 找到中间位置
    5.     int mid = (high - low) / 2 + low;
    6.     if (numbers[mid] == target) {
    7.         // 找到目标值
    8.     } else if (numbers[mid] > diff) {
    9.         // 中间位置的值大于目标值，则从中间位置往小的方向继续查找
    10.         high = mid - 1;
    11.     } else {
    12.         // 中间位置的值大于目标值，则从中间位置往大的方向继续查找
    13.         low = mid + 1;
    14.     }
    15. }

    完整算法：

    1. public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
    2.     // 因为数组是非降序，那么从 index = 0 开始遍历
    3.     for (int i = 0; i < numbers.length; ++i) {
    4.         // 差值
    5.         int diff = target - numbers[i];
    6.         // 二分查找目标值
    7.         int low = i + 1, high = numbers.length - 1;
    8.         while (low <= high) {
    9.             int mid = (high - low) / 2 + low;
    10.             if (numbers[mid] == diff) {
    11.                 return new int[]{i + 1, mid + 1};
    12.             } else if (numbers[mid] > diff) {
    13.                 high = mid - 1;
    14.             } else {
    15.                 low = mid + 1;
    16.             }
    17.         }
    19.     }
    20.     return new int[]{-1, -1};
    21. }