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：
输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
示例 2：
输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]
示例 3：
输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]
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。
代码
Java
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
if (nums[i] + nums[j] == target) {
return new int[]{i, j};
}
}
}
return new int[0];
}
}
复杂度分析
时间复杂度：O(N^2)，其中 N 是数组中的元素数量。最坏情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。
空间复杂度：O(1)。
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)O(N) 降低到 O(1)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。
代码
Java
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
}
hashtable.put(nums[i], i);
}
return new int[0];
}
}
复杂度分析
时间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。对于每一个元素 x，我们可以 O(1)地寻找 target - x。
空间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销。
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算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：时间复杂度实际上是一个函数，代表基本操作重复执行的次数，进而分析函数虽变量的变化来确定数量级，数量级用O表示，所以算法的时间复杂度为：
T（n）=O（f（n））；
在一个算法存在最好、平均、最坏三种情况，我们一般关注的是最坏情况，原因是，最坏情况是任何输入实例在运行时间的上界，对于某些算法来说，最坏情况出现的比较频繁，从大体上来看，平均情况和最坏情况一样差。
一般O（n）的计算方法：
—用1代替所有运行时间中出现的加法常数；
—在修改后的运行函数中保留最高阶的项；
—如果最高阶的项系数不是1，则去除这个项系数。
递归算法的时间复杂度为：递归总次数*每次递归中基本操作执行的次数。
常见的时间复杂度有以下七种：O（1）常数型；O（log2N）对数型，O（N）线性型，O（Nlog2N）二维型，O（N2)平方型，O（N3)立方型，O（2^N）指数型。
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空间复杂度：
是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间的度量，一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间包括存储算法本身所占用的空间，算数和输入输出所占用的存储空间以及临时占用存储空间三个部分，算法的输入输出数据所占用的存储空间是由待解决的问题来决定的，通过参数表由调用函数而来，它随本算法的不同而改变，存储算法本身所占用的存储空间有算法的书写长短成正比。算法在运行过程中占用的临时空间由不同的算法决定。
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