給定乙個整數陣列 nums 和乙個目標值 target，請你在該陣列中找出和為目標值的那 兩個 整數，並返回他們的陣列下標。
你可以假設每種輸入只會對應乙個答案。但是，你不能重複利用這個陣列中同樣的元素。
示例:給定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因為 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
我知道，對某個問題想出最佳解法固然難得，然而要將自己的想法解釋給他人聽懂則更為難得
思路：首先對於這個問題我們很容易想到一種暴力解法。
看第乙個數nums[0]，然後在nums[1]到nums[nums.size()-1]中查詢target-nums[0],如果找到了則是答案。
然後看第二個數nums[1],由於nums[1]和nums[0]在上一輪已經判斷過，所以只需要判斷從nums[2]到nums[nums.size()-1]中查詢target-nums[1]。
依次類推
時間複雜度o(n2),空間複雜度o(1);
嘗試使用一種更為簡單的方法。
我們知道在無序陣列中查詢乙個數需要消耗o(n)的時間，但是在集合中只需要消耗o(1)的時間。
所以可以將陣列中所有的數放入乙個unordered_map中，然後對每乙個數x,在集合中查詢target-x。
時間複雜度o(n),空間複雜度o(n)，空間換取時間。
優化上面的方法。
我們不需要把所有數放入集合後再進行查詢，因為當我們遍歷到某個數時，與它配對的數可能在它前面已經出現。
遍歷陣列，對於每乙個數x，在集合中查詢target-x,如果找到，則輸出結果，如果沒找到，則將這個數放入集合，繼續遍歷。
時間複雜度和空間複雜度任然為o(n),但是可以預見期望值比上一種方法減少了一半。
/*我知道，對某個問題想出最佳解法固然難得，然而要將自己的想法解釋給他人聽懂則更為難得
思路：首先對於這個問題我們很容易想到一種暴力解法。
看第乙個數nums[0]，然後在nums[1]到nums[nums.size()-1]中查詢target-nums[0],如果找到了則是答案。
然後看第二個數nums[1],由於nums[1]和nums[0]在上一輪已經判斷過，所以只需要判斷從nums[2]到nums[nums.size()-1]中查詢target-nums[1]。
依次類推
時間複雜度o(n2),空間複雜度o(1);
嘗試使用一種更為簡單的方法。
我們知道在無序陣列中查詢乙個數需要消耗o(n)的時間，但是在集合中只需要消耗o(1)的時間。
所以可以將陣列中所有的數放入乙個unordered_map中，然後對每乙個數x,在集合中查詢target-x。
時間複雜度o(n),空間複雜度o(n)，空間換取時間。
優化上面的方法。
我們不需要把所有數放入集合後再進行查詢，因為當我們遍歷到某個數時，與它配對的數可能在它前面已經出現。
遍歷陣列，對於每乙個數x，在集合中查詢target-x,如果找到，則輸出結果，如果沒找到，則將這個數放入集合，繼續遍歷。
時間複雜度和空間複雜度任然為o(n),但是可以預見期望值比上一種方法減少了一半。
*/class
solution
}return result;}}
;
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