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给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。
示例:
给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
很明显暴力的解法是两层for循环查找，时间复杂度是O(n^2)。
建议大家做这道题目之前，先做一下这两道
242. 有效的字母异位词 这道题目是用数组作为哈希表来解决哈希问题，349. 两个数组的交集这道题目是通过set作为哈希表来解决哈希问题。
本题呢，则要使用map，那么来看一下使用数组和set来做哈希法的局限。
- 数组的大小是受限制的，而且如果元素很少，而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
- set是一个集合，里面放的元素只能是一个key，而两数之和这道题目，不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下表位置，因为要返回x 和 y的下表。所以set 也不能用。
此时就要选择另一种数据结构：map ，map是一种key value的存储结构，可以用key保存数值，用value在保存数值所在的下表。
C++中map，有三种类型：
| 映射 | 底层实现 | 是否有序 | 数值是否可以重复 | 能否更改数值 | 查询效率 | 增删效率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| std::map | 红黑树 | key有序 | key不可重复 | key不可修改 | O(logn) | O(logn) |
| std::multimap | 红黑树 | key有序 | key可重复 | key不可修改 | O(logn) | O(logn) |
| std::unordered_map | 哈希表 | key无序 | key不可重复 | key不可修改 | O(1) | O(1) |
std::unordered_map 底层实现为哈希表，std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。
同理，std::map 和std::multimap 的key也是有序的（这个问题也经常作为面试题，考察对语言容器底层的理解）。 更多哈希表的理论知识请看关于哈希表，你该了解这些！。
这道题目中并不需要key有序，选择std::unordered_map 效率更高！
解题思路动画如下：
C++代码：
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
std::unordered_map <int,int> map;
for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
auto iter = map.find(target - nums[i]);
if(iter != map.end()) {
return {iter->second, i};
}
map.insert(pair<int, int>(nums[i], i));
}
return {};
}
};Java：
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int[] res = new int[2];
if(nums == null || nums.length == 0){
return res;
}
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
int temp = target - nums[i];
if(map.containsKey(temp)){
res[1] = i;
res[0] = map.get(temp);
}
map.put(nums[i], i);
}
return res;
}Python：
class Solution:
def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
records = dict()
# 用枚举更方便，就不需要通过索引再去取当前位置的值
for idx, val in enumerate(nums):
if target - val not in records:
records[val] = idx
else:
return [records[target - val], idx] # 如果存在就返回字典记录索引和当前索引Go：
func twoSum(nums []int, target int) []int {
for k1, _ := range nums {
for k2 := k1 + 1; k2 < len(nums); k2++ {
if target == nums[k1] + nums[k2] {
return []int{k1, k2}
}
}
}
return []int{}
}// 使用map方式解题，降低时间复杂度
func twoSum(nums []int, target int) []int {
m := make(map[int]int)
for index, val := range nums {
if preIndex, ok := m[target-val]; ok {
return []int{preIndex, index}
} else {
m[val] = index
}
}
return []int{}
}Rust
use std::collections::HashMap;
impl Solution {
pub fn two_sum(nums: Vec<i32>, target: i32) -> Vec<i32> {
let mut map = HashMap::with_capacity(nums.len());
for i in 0..nums.len() {
if let Some(k) = map.get(&(target - nums[i])) {
if *k != i {
return vec![*k as i32, i as i32];
}
}
map.insert(nums[i], i);
}
panic!("not found")
}
}Javascript
var twoSum = function (nums, target) {
let hash = {};
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
if (hash[target - nums[i]] !== undefined) {
return [i, hash[target - nums[i]]];
}
hash[nums[i]] = i;
}
return [];
};php
function twoSum(array $nums, int $target): array
{
for ($i = 0; $i < count($nums);$i++) {
// 计算剩下的数
$residue = $target - $nums[$i];
// 匹配的index，有则返回index， 无则返回false
$match_index = array_search($residue, $nums);
if ($match_index !== false && $match_index != $i) {
return array($i, $match_index);
}
}
return [];
}Swift：
func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {
var res = [Int]()
var dict = [Int : Int]()
for i in 0 ..< nums.count {
let other = target - nums[i]
if dict.keys.contains(other) {
res.append(i)
res.append(dict[other]!)
return res
}
dict[nums[i]] = i
}
return res
}PHP:
class Solution {
/**
* @param Integer[] $nums
* @param Integer $target
* @return Integer[]
*/
function twoSum($nums, $target) {
if (count($nums) == 0) {
return [];
}
$table = [];
for ($i = 0; $i < count($nums); $i++) {
$temp = $target - $nums[$i];
if (isset($table[$temp])) {
return [$table[$temp], $i];
}
$table[$nums[$i]] = $i;
}
return [];
}
}