我们现在要开始做题啦！
万里长征第一步，仍然是数组。 单纯针对数组来考察的题目，总体来说，都不算太难——数组题目要想往难了出，基本都要结合排序、二分和动态规划这些相对复杂的算法思想才行。
咱们本节要解决的正是这一类“不算太难”的数组题目——并不是只有难题才拥有成为真题的入场券，一道好题不一定会难，它只要能够反映问题就可以了。
本节所涉及的题目在面试中普遍具有较高的出镜率、同时兼具一定的综合性，对培养大家的通用解题能力大有裨益 。
相信这节你会学得很开心，在轻松中收获自己的第一份算法解题锦囊。
# Map 的妙用——两数求和问题
真题描述： 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]
# 思路分析：
一个“淳朴”的解法
这道题相信很多同学看一眼就很快能得出一个最基本的思路：两层循环来遍历同一个数组；第一层循环遍历的值记为 a，第二层循环时遍历的值记为 b；若 a+b = 目标值，那么 a 和 b 对应的数组下标就是我们想要的答案。
对“淳朴”解法的反思
大家以后做算法题的时候，要有这样的一种本能：当发现自己的代码里有两层循环时，先反思一下，能不能用空间换时间，把它优化成一层循环。
因为两层循环很多情况下都意味着
O(n^2)的复杂度，这个复杂度非常容易导致你的算法超时。即便没有超时，在明明有一层遍历解法的情况下，你写了两层遍历，面试官对你的印象分会大打折扣。
空间换时间，Map 来帮忙
拿我们这道题来说，其实二层遍历是完全不必要的。
大家记住一个结论：几乎所有的求和问题，都可以转化为求差问题。 这道题就是一个典型的例子，通过把求和问题转化为求差问题，事情会变得更加简单。
我们可以在遍历数组的过程中，增加一个 Map 来记录已经遍历过的数字及其对应的索引值。然后每遍历到一个新数字的时候，都回到 Map 里去查询 targetNum 与该数的差值是否已经在前面的数字中出现过了。若出现过，那么答案已然显现，我们就不必再往下走了。
我们以 nums = [2, 7, 11, 15] 这个数组为例，来模拟一下这个思路：
第一次遍历到 2，此时 Map 为空：
以 2 为 key，索引 0 为 value 作存储，继续往下走；遇到了 7：
计算 targetNum 和 7 的差值为2，去 Map 中检索 2 这个 key，发现是之前出现过的值：
那么 2 和 7 的索引组合就是这道题的答案啦。
键值对存储我们可以用 ES6 里的 Map 来做，如果图省事，直接用对象字面量来定义也没什么问题
编码实现
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
const twoSum = function(nums, target) {
// 这里我用对象来模拟 map 的能力
const diffs = {}
// 缓存数组长度
const len = nums.length
// 遍历数组
for(let i=0;i<len;i++) {
// 判断当前值对应的 target 差值是否存在（是否已遍历过）
if(diffs[target-nums[i]]!==undefined) {
// 若有对应差值，那么答案get！
return [diffs[target - nums[i]], i]
}
// 若没有对应差值，则记录当前值
diffs[nums[i]]=i
}
};
tips：这道题也可以用 ES6 中的 Map 来做，你试试呢？
# 强大的双指针法
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