Two Sum（两个数字和）

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution.

Example:
Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].
UPDATE (2016/2/13):
The return format had been changed to zero-based indices. Please read the above updated description carefully.

解题思路
方法1、将每个值存到Map中个，其中key为值，value为其下标；遍历一下所有的数值x，查找target与x的差判断其是否在map中存在，存在则可以直接找到两个的下标。
因为map不能存储两个相同的数值，但数据可能存在有两个数值重复需要对map的value进行处理，将其存成字符串，后面再进行解析。因为map查找数据的复杂度为O(logn），所以整体的时间复杂度为O(nlogn)
方法2、当数据的数值不大的时候可以考虑定义一个大的数组，用空间换时间，即数组flagNum[i]=0,将数值的对应的数组的下标置为1，有多个就进行累加，这样查找的时间复杂度为O（1），整体的时间复杂度为O(n)

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {        int result[] = new int[2];        int i = 0;        Map<Integer,String> numMap = new HashMap<Integer,String>();        for(i  = 0; i < nums.length; i++){            if (!numMap.containsKey(nums[i])) {                numMap.put(nums[i], i+"");            }else{                String t = numMap.get(nums[i]);                numMap.put(nums[i], t+","+i);//该值有多个            }        }        Iterator its = numMap.entrySet().iterator();        while(its.hasNext()){            Map.Entry<Integer,String> entry = (Entry<Integer, String>) its.next();            int num = entry.getKey();            String indexStr[] = entry.getValue().split(",");            int distNum = target - num;            result[0] = Integer.parseInt(indexStr[0]);            if (distNum == num) {//判断是否有其他的该数字                if(indexStr.length > 1 ){                    result[1] = Integer.parseInt(indexStr[1]);                    break;                }            }else{                if (numMap.containsKey(distNum)) {                    result[1] = Integer.parseInt(numMap.get(distNum));                    break;                }                           }           }//        System.out.println(result[0]+" "+result[1]);        return result;    }

目前研究于Spark与Hadoop，群QQ号：521066396（spark，hadoop交流群），欢迎加入共同学习，一起进步~