1. 两数之和

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 <= 10^4
• -10^9 <= nums[i] <= 10^9
• -10^9 <= target <= 10^9
• 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(n^2) 的算法吗？

HashMap，构造映射 valToIndex，贪心

贪心、顺序遍历、历史数据、存在性这几个关键词有很深的联系。没有存在性的话就要加有序条件

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        // 维护 val -> index 的映射
        Map<Integer, Integer> valToIndex = new HashMap<>();
        
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 先不要动历史数据，历史数据不够用再更新。贪心。
            // 查表，看看是否有能和 nums[i] 凑出 target 的元素
            int need = target - nums[i];
            // 注意 containsKey 的时间复杂度是 O(1)
            if (valToIndex.containsKey(need)) {
                // 注意新建数组的方法
                return new int[] {valToIndex.get(need), i};
            }
            
            // 如果没有，则存入 val -> index 的映射
            valToIndex.put(nums[i], i);
        }
        return null;
    }
}

• 时间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。对于每一个元素 x，我们可以 O(1) 地寻找 target - x。
• 空间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销。