一、题目描述：
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，你不能重复利用这个数组中同样的元素。
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] 。
来源：力扣（LeetCode）
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示例 2
输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]
输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]
二、思路分析
主要是考遍历以及hash链表
三、解法
方法一：暴力法
暴力法很简单。双层for循环，遍历每个元素 xx，并查找是否存在一个值与 target - xtarget−x 相等的目标元素。
**时间复杂度：**O(n*n)
**空间复杂度：**O(1)
**执行用时：**56ms
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var twoSum = function(nums, target) {
for(let i=0;i<nums.length;i++){
for(let j=i+1;j <nums.length;j++){
if(nums[i]+nums[j] === target){
return [i,j]
}
}
}
};
方法二：两遍哈希表
时间复杂度：O(n)
**空间复杂度：**O(n)
**执行用时：**64ms
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var twoSum = function(nums, target) {
// 用于记录数组nums的长度
const length = nums.length;
// 实例化一个Map对象
let hash = new Map();
let index = 0;
for (index = 0; index < length; index++) {
// 设置 hashMap 的 <key, value>，用于后面比较取值
hash.set(nums[index], index);
}
// 遍历数组中的每一个数，求出另一个与其相加可以满足条件的数的值，存储在 @param numToFind 中
let numToFind;
for( index = 0; index < length; index++) {
numToFind = target - nums[index];
// 查询 hashMap 中对应的值是否有对应的index，而且不能是当前数的下标（防止出现 3 + 3 = 6，但数组nums中只有一个3这样的情况）
if (hash.has(numToFind) && index !== hash.get(numToFind)) {
return [index, hash.get(numToFind)];
}
}
};
方法三：一遍哈希表（最优解）
事实证明，我们可以一次完成。在进行迭代并将元素插入到表中的同时，我们还会回过头来检查表中是否已经存在当前元素所对应的目标元素。如果它存在，那我们已经找到了对应解，并立即将其返回。
时间复杂度：O(n)
**空间复杂度：**O(n)
**执行用时：**64ms
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var twoSum = function(nums, target) {
// 用于记录数组nums的长度
const length = nums.length;
// 实例化一个Map对象
let hash = new Map();
let index = 0;
for (index = 0; index < length; index++) {
let numToFind = target - nums[index];
// 查询 hashMap 中对应的值是否有对应的index，而且不能是当前数的下标（防止出现 3 + 3 = 6，但数组nums中只有一个3这样的情况）
if (hash.has(numToFind) && index !== hash.get(numToFind)) {
return [index, hash.get(numToFind)];
}
// 设置 hashMap 的 <key, value>，用于后面比较取值
hash.set(nums[index], index);
}
};
四、总结
**
1、涉及到查找、判断是否存在，相关的数据结构有散列表、平衡二叉树、二分查找、跳表、二叉查找树。
2、使用数据结构的时候注意适用条件。
3、注意对时间复杂度、空间复杂度的优化策略。
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