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梦开始的中央
⼀段柔美的前⾔，哟，哟：
● 年老的码农哟~ 你是不是⼀直在思考⾃我晋升的问题~
● 思来想去，决定从算法抓起（单押）~
● 拿起⼜放下，经验过多少次放弃（单押 ✖ 2）~
● 决定了！这次让我来帮你梳理（单押 ✖ 3）！Skr~
坦诚相⻅吧，两数之和！
●《两数之和》是算法学习过程中最最经典也是最最根底的⼀个问题。
● ⼒扣、⽜客等刷题⽹站排⾏最⾼的就是两数之和了，经典就有其经典的情理，《两数之和》因为自身并没有太⾼的难度，⽽
● 且也能体现出⼀些算法的思维，所以作为⼊⻔必刷题来说，再适合不过了。
那么咱们先来看题目吧
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。
你能够假如每种输出只会对应一个答案。然而，数组中同一个元素在答案里不能反复呈现。
你能够按任意程序返回答案。
●来详细分析一下题目
●首先有一个给定的数组, 数组内有若干数字
var nums = [11, 15, 3, 8, 2, 6]
● 确定一个目标值var target = 9
● 接下来就是需要剖析
○ 从给出的 nums 数组中找到两个数字, 两个数字的和是 target
○ 有且只有一个惟一解
○ 找到两个数字当前, 返回两个数字的下标
● 比方
○ 这里的答案就是 2 和 5
○ 因为 nums[2] + nums[5] = 9 符合要求
开始搞起来
暴力破解
作为一个入门的程序员, 一个小趴菜, 我都感觉这个玩意对于我来说切实是太简略了
明⽩了！挨个对⽐挨个找⼀遍不就得了，小小问题，难不倒真正的勇⼠，看我破他护体真⽓，双重循环暴⼒解法奉上！
var twoSum = function(nums, target) {for (var i = 0; i < nums.length; i++) {for (var j = i + 1; j < nums.length; j++) {if (nums[i] + nums[j] === target) {return [ i, j]
}
}
}
}● 齐全没有问题, 搞定, 我真是太棒了
给我的小伙伴们看完这个答案当前, 我的嘴角微微上扬, 曾经筹备好承受大家的褒扬了
你们这是什么眼神, 我怎么了, 难道不对吗 ??
然而提交下来之后，分数并不⾼，说这种⽅法性能不好，暴⼒解法采⽤双重循环嵌套的话，尽管解决了问
题，然而执⾏判断的次数⼤约是：(n-1) + (n-2) + (n-3) + … + 1 次
● 从之前学过的工夫复杂度来剖析的话，暴⼒解法的工夫复杂度⼤约是 O(n(n-1))即 O(n²-n)，尽管工夫复杂度⼩于 O(n²)，然而
● 理论也没好到哪⼉去，当然分数不⾼咯。
● 好吧，好吧，真是拿你没有方法（扶眼镜）~，接下来，咱们来转换思路，另辟蹊径！
秘法 · 空间换工夫
● 所谓的空间换工夫，其实指的就是，针对这样两层遍历的状况，咱们能够在遍历的过程中，⼀边去判断，⼀边做存储，判断
● 找到了就返回，没找到，那就存起来等到下⼀次判断的时候看看是否能找的到，这样⼀边判断、⼀边存储的⽅式当然快咯，
● 因为毕竟只须要遍历⼀次嘛，呐，举个栗⼦：
● 有⼀队⼩敌人，要找到他们做工作的搭档，咱们就能够先挨个把⼩敌人叫过去（开始遍历），让他从⼀个本⼦下来找，看本 ⼦上的照⽚有没有⾃⼰的搭档（做判断）。
● 如果找到了，那⼩敌人就能够⼤声报告进去（返回后果），如果没找到呢，就把这个⼩敌人的照⽚贴在本⼦上，而后叫下⼀ 个⼩敌人进来找（存储后持续遍历）。
● 这样是不是性能和效率就⾼很多了，⾮常 Nice，换个思路，果然有另外播种！
● 好了，开打，开打！代码奉上！
// 空间换工夫解法
const twoSum = (nums, target) => {
// 创立⼀个 Map 对象的数据，键值对中键为数组中的元素与⽬标的差值，值为这个元素的索引
const map = new Map(); // 存储⽅式 {key 使⽤⽬标差值 => 值使⽤索引存储}
// 开始遍历数组
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
// 先算出以后这个元素匹配的元素应该是⼏
let diff = target - nums[i]
// ⼀边顺⼿做判断，找到啦！就返回
// 判断 map 中是否有合乎⽬标差值的键名, 有则返回对应的索引 (map 中对应的值) 及以后遍历数组的索引
if (map.has(diff)) {return [map.get(diff), i];
}
// ⼀边做存储，没找到，就存起来！// 如果 map 中没找到合乎⽬标差值的键名, 则将本次循环数组获取的数组元素作为键名, 及索引作为键值写⼊到 map 中记录
map.set(nums[i], i);
}
};● 这次的⽅法，咱们只⽤了⼀次循环，就解决了问题，工夫复杂度当然就是 O(n)咯，只是在函数运⾏的过程中，发明了⼀个 map 对象在占⽤内存空间，尽管函数之后 map 对象被回收了，然而总的来说是耗费了⼀些内存的。
● 然而尽管计算的时候占⽤了内存，然而⾮常显著的提⾼了效率和性能，ok，ok，得偿所愿！
最初划⼀个道道● 所以说，所谓的空间换工夫，真的⾮常适宜⽤在⼀些查找类的算法需要中，当前再碰到这样的需要，咱们不要再钻研双重循● 环嵌套查找啦，来尝试下空间！换！工夫吧！少年！咱们下期再⻅ヾ(~▽~)Bye~Bye~