1. 两数之和

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]

提示：

2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        # 遍历列表
        for i in range(len(nums)):
            # 计算需要找到的下一个目标数字
            res = target-nums[i]
                # 遍历剩下的元素，查找是否存在该数字
            if res in nums[i+1:]:
                # 若存在，返回答案。这里由于是两数之和，可采用.index()方法
                # 获得目标元素在nums[i+1:]这个子数组中的索引后，还需加上i+1才是该元素在nums中的索引
                return [i, nums[i+1:].index(res)+i+1]
# PyCharm 中实现的方法
print(Solution().twoSum([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9], target=10))
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2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

标签：哈希映射
这道题本身如果通过暴力遍历的话也是很容易解决的，时间复杂度在 O(n2)O(n2)O(n2)
由于哈希查找的时间复杂度为 O(1)O(1)O(1)，所以可以利用哈希容器 map 降低时间复杂度
遍历数组 nums，i 为当前下标，每个值都判断map中是否存在 target-nums[i] 的 key 值
如果存在则找到了两个值，如果不存在则将当前的 (nums[i],i) 存入 map 中，继续遍历直到找到为止
如果最终都没有结果则抛出异常

进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？