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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]
提示：
2 <= nums.length <= 104-109 <= nums[i] <= 109-109 <= target <= 109- 只会存在一个有效答案
进阶： 你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？
题解1
根据题意可以想到一个最简单的办法，就是 时间复杂度为 O(n2) 的解法
我们遍历数组中的每个元素，然后去数组中匹配其他所有元素，判断两数之和是否等于 target，如果相等，返回 true，否则继续查找
因为题目会保证肯定存在一个有效答案，所以上述过程是肯定可以找到结果的
代码如下：
var twoSum = function(nums, target) {
const len = nums.length;
for(let i = 0;i<len-1;i++){
for(let j = i+1;j<len;j++){
if(nums[i]+nums[j]===target) return [i,j]
}
}
}
以上代码提交是可以通过的，耗时 120ms 左右，超过 32% 的提交，可以看到我们这一版时间复杂度为 O(n2) 的题解效率还是比较低的，那么接下来就让我们一起看一下题解2
题解2
题解1中，我们的效率主要损失在了内层循环要查找每一个元素与外层循环当前值进行相加，判断结果是否等于 target
那么我们来思考一下如何来优化这个查找的过程呢？
典型的快速查找算法就是二分查找。但是我们这里给定的数组并不是一个有序的数组，又因为本题要求我们返回符合条件的元素的小标，如果我们对 nums 进行排序，那么下标肯定就发生了改变
所以我们需要通过对数组下标进行排序的方式获取原数组对应的有序数组。代码如下：
var twoSum = function(nums, target) {
const len = nums.length,
indArr = [];
for(let i = 0;i<len;i++){
indArr[i] = i;
}
indArr.sort((a,b) => nums[indArr[a]]-nums[indArr[b]])
return[0,1]
}
这里我们首先拷贝原数组下标，然后通过 sort 方法，通过下标数组 indArr 对应值获取 nums 数组对应小标位置的值，进行大小比对，对 indArr 进行下标排序，如此排序后的 indArr 中的下标值对应原数组的值就是有序的了
接下来我们循环 indArr 中的每个元素，在该下标位置的后面区间中通过 find 函数二分查找匹配的目标值
find 函数判断找到的元素是否等于目标值，如果相等，返回对应下标，否则返回 -1
在循环中通过判断 find 函数返回值，确定当前区间是否可以找到目标值
代码如下：
var twoSum = function(nums, target) {
const len = nums.length,
// 获取下标数组
indArr = [];
for(let i = 0;i<len;i++){
indArr[i] = i;
}
// 对下标数组排序
indArr.sort((a,b) => nums[indArr[a]]-nums[indArr[b]])
// 循环查找符合条件的两个整数
for(let i = 0;i<len-1;i++){
const ind = find(i+1,target-nums[indArr[i]])
if(ind>-1) return [indArr[i],indArr[ind]]
}
// 在待查找区间二分查找目标值
function find(l,target){
let r = len-1;
while(l<r){
const mid = (l+r) >> 1;
if(nums[indArr[mid]]<target) l = mid+1
else r = mid
}
// 判断找到的元素是否等于target
return nums[indArr[l]]===target?l:-1
}
};
以上代码提交是可以通过的，耗时 70ms 左右，超过 80+% 的提交
如有任何问题或建议，欢迎留言讨论！
