難度：簡單

• 給定一個整數數組 nums 和一個整數目標值 target，請你在該數組中找出 和為目標值 target 的那 兩個 整數，并返回它們的數組下標。
• 你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是，數組中同一個元素在答案里不能重復出現。
• 你可以按任意順序返回答案。

示例 1：
輸入：nums = [2,7,11,15], target = 9
輸出：[0,1]
解釋：因為 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。

示例 2：
輸入：nums = [3,2,4], target = 6
輸出：[1,2]

示例 3：
輸入：nums = [3,3], target = 6
輸出：[0,1]

提示：
2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只會存在一個有效答案

分析：我們可以當作是兩個數組的元素在做加法，只不過相同索引的位置不能相加，所以可以想到是用兩個for循環來解決；需要注意的是，在第二個循環里，j的取值不能與i相同，所以取值為i+1；成立的條件是兩個數組的元素加起來等于target的值，所以就是nums[i] + nums[j] == target，直接返回包含對應索引的數組。

方法一：暴力枚舉

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        int n = nums.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    return {i, j};
                }
            }
        }
        return {};
    }
};

復雜度
時間復雜度：O(n2)。 因為存在兩次for循環，所以時間復雜度為O(n2)。
空間復雜度：O(1)。

進階：你可以想出一個時間復雜度小于 O(n2) 的算法嗎？
分析：使用哈希表來存儲與當前遍歷數字互補的另一位數，這樣循環一次就可以找到對應結果

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        unordered_map<int, int> map;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            auto it = map.find(nums[i]);
            if (it != map.end()) {
                return {it->second, i};
            } else {
                map[target-nums[i]] = i;
            }
        }
        return {};
    }
};

復雜度
時間復雜度：O(n)。一次循環
空間復雜度：O(n)。創建哈希表的開銷，n代表哈希表存儲元素的個數