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一、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。
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]
进阶： 你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？
二、思路分析：
先分析一下示例，1、2表明了原理，任意两项合为目标值即可。示例3说明了结果两项索引不能一致，既不能[0, 0],[1, 1]。
看到题目，我首先想到的就是循环嵌套，直接动手，先解决问题再说优化的事情。
解法1
var twoSum = function(nums, target) {
for(let i=0; i<nums.length; i++){
for(let j=0; j<nums.length; j++){
if(nums[i] + nums[j] === target && i!==j) {
return [i, j]
}
}
}
};
通过是通过了，排名有点说不过去，时间内存都不占优。
目前以我理解，算法就是时间和空间的博弈，
- 想要时间快，就少遍历，用内存去保存一些数据。
- 想要内存少，只能多遍历，不去多保存数据。
这里涉及到了复杂度 数组的长度是n，循环了两边，时间复杂度是 O(n^2)*
声明了变量i 和 j ，这两个变量不会随着数组长度的增长而变化。所以就是最低的O(1)
时间复杂度指算法大概执行了多少遍
空间复杂度指运行算法时，需要多少额外的内存空间
解法2
既然解法1用了双重遍历，时间复杂度拉满，那这次想着用空间去换一些时间。具体就是只遍历一次，然后用变量去存一下历史数据，如果历史数据和当前数据匹配则返回。
var twoSum = function(nums, target) {
let obj = {}
for(let i=0; i<nums.length; i++){
if(obj[target - nums[i]] > -1){
return [obj[target - nums[i]], i]
} else {
obj[nums[i]] = i
}
}
};
这次时间复杂度仅为O(n)，排名一下上来了，但空间复杂度也变成了O(n)，因为Obj可能遍历到数组最后一项才返回结果。典型的空间换时间。
再稍微优化一下，存一下变量，省的多次去取，最终形态
var twoSum = function(nums, target) {
let obj = {}
for(let i=0; i<nums.length; i++){
let v = nums[i]
let key = target - v
if(key in obj){
return [obj[key], i]
} else {
obj[v] = i
}
}
};
OK啦，今儿第一题算圆满完成，明儿再见！！！！
