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]

方法一：暴力法

遍历每个元素x，查找是否存在一个值与target-x相等的目标元素。
时间复杂度：对每个元素都试图遍历数组的其余部分来寻找它所对应的目标元素，这将耗费O(n)的时间，n个元素所以时间复杂度是O(n²)。
空间复杂度：O(1)。

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            for(int j=i+1;j<nums.size();j++){
                if(nums[i]+nums[j]==target)
                    return vector<int>{i,j};
            }
        }
        return vector<int>{};
    }
};

方法二：两遍哈希表

第一次迭代：将每个元素的值和它的索引添加到表中。
第二次迭代：检查每个元素对应的目标元素（target-nums[i]）是否存在于表中。
时间复杂度：遍历两次包含n个元素的列表，哈希表的查找时间是O(1)，所以时间复杂度是O(n)。
空间复杂度：所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量，该表中存储了n个元素，所以空间复杂度是O(n)。

class Solution{
public:
	vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target){
		map<int,int> hash;
		for(int i=0;i<nums.size();i++)
			hash[nums[i]]=i;
		for(int i=0;i<nums.size();i++){
			int t=target-nums[i];
			//用find函数来定位数据出现位置，它返回的是一个迭代器，当数据出现时，它返回数据所在位置的迭代器，如果map中没有要查找的数据，它返回的迭代器等于end函数返回的迭代器
			if(hash.find(t)!=hash.end()&&hash[t]!=i)//不能重复利用这个数组中同样的元素
				return vector<int>{i,hash.find(t)->second};//first访问map的第一个元素key，second访问第二个元素value
  		}
		return vector<int>();
	}
};

方法三：一遍哈希表

在第一遍遍历元素插入到表中之前，先检查表中是否已经存在当前元素对应的目标元素，如果已经存在，即找到了对应解，将其返回，如果不存在，将当前元素插入到表中继续对下一个元素进行操作。
时间复杂度：遍历包含n个元素的列表一次，哈希表每次查找花费O(1)的时间，因此时间复杂度是O(n)。
空间复杂度：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，所以空间复杂度是O(n)。

class Solution{
public:
	vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target){
			map<int,int> hash;
			for(int i=0;i<nums.size();i++){
					int t= target-nums[i];
					if(hash.find(t)!=hash.end())
						return vector<int>{hash.find(t)->second,i}; //当前元素与之前插入表中的元素进行比对，所以哈希表中元素的索引在前，当前元素序号在后
					hash[nums[i]]=i;
		}
		return vector<int> {};
	}
};