1. 两数之和

nums = [3, 2, 4]

1. 暴力解法

class Solution:
    def twoSum(self, nums, target=int):
        for i in range(len(nums)):
            res = target - nums[i]
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if res == nums[j]:
                    return [i, j]

• 这种方法最直观明了，这样也往往意味着高时间复杂度，此时的时间复杂度为 O(n2)

2. 使用字典

class Solution2:
    def twoSum(self, nums, target=int):
        hashmap = {}
        for i, v in enumerate(nums):
            hashmap[v] = i
        for i, v in enumerate(nums):
            j = hashmap.get(target - v)
            if j and i != j:
                return [i, j]

• python中的dict数据类型，采用的就是哈希表实现的，此时时间复杂度为 O(n) + O(n)即 O(n)。
• 仔细观察，方法2我们很容易发现，使用了两次for循环，而且for循环的作用很单一，这就让我们联想到能不能减少一次for循环呢？
• 以下就是进一步优化后的代码。

3. 进一步优化

class Solution3:
    def twoSum(self, nums, target):
        hashmap = {}
        for i, num in enumerate(nums):
            if hashmap.get(target - num) is not None:
                return [i, hashmap.get(target - num)]
            hashmap[num] = i

• 方法3只是在方法2的基础上减少了一次for循环，相当于之前的 2O(n2)的时间复杂度的常数去掉了，优化程度是有限的。
• 此时相较于方法1，时间复杂度的优化无疑是质的提升。