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首先需要一點點關於時間和空間複雜度的概念。
首先先簡單地說一下時間複雜度：時間複雜度使用大o字母表示，不包括函式的首項和低階項，跟n有關。比如說乙個程式的執行次數如下：
執行次數
時間複雜度o()
9999
o(1)
3n+9
o(n)
$$3n^2+2n+5$$
$$o(n^2)$$
其中常數項執行的時間複雜度都是o(1)【無論執行次數是多麼大】。
空間複雜度也就是這個演算法臨時需要的儲存單元。如果空間不隨n變化【也就是為乙個常數】，那麼他的空間複雜度就是o(1);
給定乙個整數陣列方法一很簡單，拿前面的數跟後面所有的數進行比較，**如下所示：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【這個應該是翻譯有點問題，意思應該是target為兩個不同的數相加，不可能為一樣的數】。
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]
class
solution
; return re;}}
}return
null; }}
所以，時間和空間的複雜度很簡單的知道：
時間複雜度
空間複雜度
$$o(n^2)$$
o(1)
思考一下，如果我們可以這樣做：我們知道乙個數，用target去相減，得到乙個數後，再去判斷這個是否存在，如果存在則返回，這樣就可以減少時間複雜度到o(n)了，這時候神奇的hashmap就出現了。（ps:hashmap進行元素的查詢時間複雜度是o(1)）【這個方法當然，emm不是我想到的/(ㄒoㄒ)/~~】
class
solution
for(int j=0;j// 獲得相減數
int com = target - nums[j];
// 假如存在，則比較是否重複
if(map.containskey(com) && map.get(com) != j);}}
return
null;}}
時間複雜度
空間複雜度
$$o(n)$$
o(n)
本來以為這樣很牛逼了，但是現在發現還有更牛逼的操作
在上面的操作中，我們是使用hashmap儲存所有陣列，但是如果結果就在第乙個和第二個呢？那豈不是浪費空間？這時候我們就可以先比較，後放陣列。
class
solution
; }
map.put(nums[i],i);
}
return
null;}}
空間複雜度
$$o(n)$$
o(n)
在leetcode提交後檢視了一下時間，後面兩種速度大約比第一種快了3倍。
以後我還是老老實實刷題吧。
謹守本心，做到極致 ——《將夜》
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