来源：力扣（LeetCode）
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1.暴力遍历法
解题思路：遍历数组，对于当前的元素 nums[i]，如果 result=taget-nums[i] 在数组中，则返回这 nums[i] 和 result 的下标。如果已经查询元素 nums[i] 的所有配对情况，且没有找到可以构成 target 的了一个元素，则下一次查询从第 i+1 个位置开始。
用到的知识：
-
python
index方法：
用法:nums.index(result)
含义：获取result在nums列表中的下标 -
python
in关键字
用法：result in nums
含义：判断result是否在nums数组中
时间复杂度：对列表使用in关键字的时间复杂度为O(n)，对字典和集合使用in关键字的时间复杂度为O(1)
解题代码
class Solution:
def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
for i in range(len(nums)):
result=target-nums[i]
if result in nums[i+1:]:
return [i,nums[i+1:].index(result)+i+1]
复杂度分析：
- 时间复杂度：O(n^2)
Line-3循环3次，Line-5用in判断列表的时间复杂度为O(n)，因此时间复杂度为O(n*n)=O(n^2) - 空间复杂度：O(1)
2.哈希表
解题思路：为了降低时间复杂度，可以使用哈希表来进行判断。借助哈希表/字典，每次遍历列表，对于当前的元素nums[i]，计算result=target-nums[i]是否存在于字典中。如果存在，则返回result的下标；如果不存在，则将{nums[i]:i}作为字典项存入字典中。使用字典有如下好处：①对字典使用in关键字的时间复杂度为O(1)；②判断的同时可以获得result的下标。
解题代码
class Solution:
def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
hash_dict={}
for i in range(len(nums)):
result=target-nums[i]
if result in hash_dict.keys():
return [hash_dict[result],i]
else:
hash_dict[nums[i]]=i
复杂度分析：
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n)
3.题目描述
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。
输入示例
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]