暴力解法：直观但效率低
遍历数组中每一对数字，检查它们的和是否等于目标值。时间复杂度为 O(n²)，空间复杂度 O(1)。适合数据量小、对性能无要求的场景。
- 用两层 for 循环，外层 i 从 0 到 n-2，内层 j 从 i+1 到 n-1
- 遇到 nums[i] + nums[j] == target 就直接返回 [i, j]
- 注意题目通常保证有唯一解，无需处理无解情况（除非明确要求）
哈希表一次遍历：推荐的最优解
边遍历边记录已见过的数值及其索引，对当前数 num，检查 target – num 是否已在哈希表中。时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。
- 初始化空字典 hash_map = {}
- 遍历 nums，对每个元素 num 和索引 i：
– 计算 complement = target – num
– 若 complement 在 hash_map 中，返回 [hash_map[complement], i]
– 否则将 num: i 存入 hash_map - 关键点：不提前把整个数组存入哈希表，避免同一元素被重复使用（如 target=6, nums=[3]）
双指针法：适用于已排序数组或可修改原数组
先对数组排序并保留原始索引，然后用左右指针向中间收缩。时间复杂度 O(n log n)，空间复杂度 O(n)（因需存索引映射）。
- 创建带索引的元组列表：indexed = [(num, i) for i, num in enumerate(nums)]
- 按数值排序：indexed.sort(key=Lambda x: x[0])
- 设 left = 0，right = len(indexed)-1，循环直到 left – s = indexed[left][0] + indexed[right][0]
– 若 s == target，返回 [indexed[left][1], indexed[right][1]]（原始索引）
– 若 s
一行解法（仅限理解，勿在面试中直接写）
利用 next() 和生成器表达式可写出极简版本，但可读性差、调试困难，不建议实际使用。
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- return next(([i, j] for i in range(len(nums)) for j in range(i+1, len(nums)) if nums[i] + nums[j] == target))
- 本质仍是暴力，且未处理异常，一旦无解会抛 StopIteration
- 面试中展示思路比炫技更重要，清晰的哈希表解法更受认可