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最近ofo的消息很是火爆，前段时间，很多人去ofo的总部要求退押金，场面很是震撼，因此有网友戏称为北京车友会。个人觉得，说实话，为了这部分押金真的跑去北京讨还押金，确实有点不值得，因为和你的时间成本相比，根本就不值。如果是咽不下这个口气，完全没必要，就当喂狗了。

同时这也成为了压倒ofo的最后一根稻草，本来还能活一段时间的ofo，这下可能加快倒闭的速度了，就是不知道会不会像乐视某掌门人一样....

最近，也打算组织一个交流群，文章末尾有我的个人微信，有兴趣的小伙伴可以添加一下，有些问题，我们也可以交流一下，添加时记得备注公众号哦。

>>>>  步入正题

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]

题目解析：

通过示例可以看出，数组下标0+数组下标1的值，要等于target参数。如果要找出数组中满足条件的数据，那么就要用到循环了，通过遍历这个循环，用数组中前一个下标和后一个下标进行对比，如果两个下标的值相加等于target变量，那么就返回它们，如果没有的话，没关系，我们throw一个异常。

解题代码：

方法一：暴力法

遍历每个元素x，并查找是否存在一个值与它的和等于target

测试结果：

方法二：一遍哈希表

迭代的时候将元素插入到表中的同时，检查哈斯表中是否已经存在当前元素对应的目标元素，也就是target - x，如果它存在，那我们已经找到了对应解，并立即将其返回。

代码解析：

//如果此映射包含指定键的映射，则返回true
boolean containsKey(Object key) 

测试结果：

总结：

1、第一种方法，对于每个元素，我们试图通过遍历数组的其余部分来寻找它所对应的目标元素，时间虽然比第二种慢，但是空间占用比第二种方法少。

• 时间复杂度：O(n^2) 我们只遍历了包含有 n 个元素的列表一次。在表中进行的每次查找只花费 O(1) 的时间  

• 空间复杂度：O(1)。

2、相比较第一种方法，第二种方法，我们只遍历了包含有n个元素的列表一次，在时间上是比第一种快的，但是使用了一个Map，在空间占用上比第一种方法大，用空间换取时间。时间复杂度：O(n)  空间复杂度：O(n)。

• 时间复杂度：O(n)， 我们只遍历了包含有 n 个元素的列表一次。在表中进行的每次查找只花费 O(1)的时间。

• 空间复杂度：O(n)， 所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量，该表最多需要存储 n 个元素。

时间复杂度与空间复杂度参考这篇文章：时空复杂度O(n^2)、O(n)、O(1)、O(logn)、O(nlogn)是什么意思

有兴趣的小伙伴可以添加一下我个人微信，共同成长。

个人微信：cxydcczl

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