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# 0001. 两数之和

### 题目地址(1. 两数之和)

<https://leetcode-cn.com/problems/two-sum>

### 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:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
```

### 前置知识

* 哈希表

### 公司

* 字节
* 百度
* 腾讯
* adobe
* airbnb
* amazon
* apple
* bloomberg
* dropbox
* facebook
* linkedin
* microsoft
* uber
* yahoo
* yelp

### 思路

最容易想到的就是暴力枚举，我们可以利用两层 for 循环来遍历每个元素，并查找满足条件的目标元素。

伪代码：

```java
for(int i = 0; i < n; i++) {
  for(int j = 0; j < i;j ++){
    if (nums[i] + nums[j] == target) return [j, i]
  }
}
```

不过这样时间复杂度为 O(N^2)，空间复杂度为 O(1)，时间复杂度较高，我们要想办法进行优化。

这里我们可以增加一个 Map 记录已经遍历过的数字及其对应的索引值。这样当遍历一个新数字的时候就去 Map 里查询 **target 与该数的差值 diff 是否已经在前面的数字中出现过**。如果出现过，说明 diff + 当前数 = target，我们就找到了一组答案。

### 关键点

* 求和转换为求差
* 借助 Map 结构将数组中每个元素及其索引相互对应
* 以空间换时间，将查找时间从 O(N) 降低到 O(1)

### 代码

* 语言支持：JS, Go,CPP,Java,Python

```js
/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} target
 * @return {number[]}
 */
const twoSum = function (nums, target) {
  const map = new Map();
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    const diff = target - nums[i];
    if (map.has(diff)) {
      return [map.get(diff), i];
    }
    map.set(nums[i], i);
  }
};
```

Go Code:

```go
func twoSum(nums []int, target int) []int {
	m := make(map[int]int)
	for i, _ := range nums {
		diff := target - nums[i]
		if j, ok := m[diff]; ok {
			return []int{i, j}
		} else {
			m[nums[i]] = i
		}
	}
	return []int{}
}
```

CPP Code:

```cpp
class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& A, int target) {
        unordered_map<int, int> m;
        for (int i = 0; i < A.size(); ++i) {
            int t = target - A[i];
            if (m.count(t)) return { m[t], i };
            m[A[i]] = i;
        }
        return {};
    }
};
```

Java Code:

```java
class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
                return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
            }
            hashtable.put(nums[i], i);
        }
        return new int[0];
    }
}
```

Python Code:

```py
class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        hashtable = dict()
        for i, num in enumerate(nums):
            if target - num in hashtable:
                return [hashtable[target - num], i]
            hashtable[nums[i]] = i
        return []
```

**复杂度分析**

* 时间复杂度：$O(N)$
* 空间复杂度：$O(N)$

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