CharonChui
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@@ -9,8 +9,6 @@ print(message)
 
 ## 字符串
 
-
-
 字符串就是一系列字符。在Python中，用引号括起来的都是字符串，其中的引号可以是单引号，也可以是双引号。例如:     
 ```python
 message = 'Hello World'
@@ -20,11 +18,13 @@ print(message)
 ```
 
 ### 大小写
+
 修改单词中的大小写:     
 
-title()方法是以首字母大写的方式显示每个单词，即将每个单词的首字母都改为大写。   
-upper()方法将字符串改为全部大写。
-lower()方法将字符串改为全部小写。   
+- title()方法是以首字母大写的方式显示每个单词，即将每个单词的首字母都改为大写。   
+- upper()方法将字符串改为全部大写。
+- lower()方法将字符串改为全部小写。   
+
 ```python
 message = 'hello world'
 print(message.title())
@@ -46,7 +46,7 @@ print(full_name)
 
 ### 空格
 
-rstrip(): 去除字符串末尾空白。注意去除只是暂时的，等你再次访问该变量是，你会发现这个字符串仍然包含末尾空白。      
+rstrip(): 去除字符串末尾空白。注意去除只是暂时的，等你再次访问该变量时，你会发现这个字符串仍然包含末尾空白。      
 要永久删除这个字符串中的空白，必须将删除的结果存回到变量中:   
 
 
@@ -55,8 +55,8 @@ print(first_name)
 first_name = first_name.rstrip()
 print(first_name)
 
-lstrip(): 去除字符串开头空白       
-strip(): 同时去除字符串两端的空白      
+- lstrip(): 去除字符串开头空白       
+- strip(): 同时去除字符串两端的空白      
 
 
 ## 整数
@@ -179,7 +179,6 @@ print(size)
 - 没有缩进的是for循环之外的
 
 
-- 
 ```python
 bicycles = ['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized']
 for bcy in bicycles:
@@ -369,7 +368,7 @@ for language in set(favorite_languages.values()):❶
 
 函数input()让程序暂停运行，等待用户输入一些文本。     
 
-获取用户输入后，Python将其村村在一个变量中，以方便你使用。   
+获取用户输入后，Python将其存在一个变量中，以方便你使用。   
 ```python3
 age = input("How old are you?")
 print(age)
 
@@ -0,0 +1,173 @@
+1. LeetCode_两数之和
+===
+
+给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target  的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
+
+你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
+
+你可以按任意顺序返回答案。
+
+ 
+
+示例 1：
+
+输入：nums = [2,7,11,15],>
+输出：[0,1]
+解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
+示例 2：
+
+输入：nums = [3,2,4],>
+输出：[1,2]
+示例 3：
+
+输入：nums = [3,3],>
+输出：[0,1]
+
+
+
+提示：
+
+2 <= nums.length <= 104
+-109 <= nums[i] <= 109
+-109 <= target <= 109
+只会存在一个有效答案
+ 
+
+进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？
+
+
+### 方法一：暴力枚举
+
+
+最简单的方法就是对数组中的每一个数x，都去遍历找后面是否存在target - x的值是否存在。
+
+```java
+class Solution {
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+        int size = nums.length;
+
+        for (int i = 0; i < size; i++) {
+            for (int j = i + 1; j < size; j++) {
+                if (nums[i] + nums[j] == target) {
+                    return new int[]{i, j};
+                }
+            }
+        }
+        return new int[0];
+    }
+}
+```
+
+```c++
+#include <vector>
+using namespace std;
+
+
+class Solution {
+public:
+    vector<int> twoSum(vector<int> &nums, int target) {
+        int size = nums.size();
+
+        for (int i = 0; i < size; i++) {
+            for (int j = i + 1; j < size; j++) {
+                if (nums[i] + nums[j] == target) {
+                    return {i, j};
+                }
+            }
+        }
+        return {};
+    }
+};
+```
+
+复杂度分析:    
+
+- 时间复杂度：O(N²)，其中N是数组中的元素数量。最坏情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。
+
+- 空间复杂度：O(1)。
+
+
+### 方法二： 哈希表
+
+注意到方法一的时间复杂度较高的原因是寻找 target - x 的时间复杂度过高。
+
+因此，我们需要一种更优秀的方法，能够快速寻找数组中是否存在目标元素。如果存在，我们需要找出它的索引。
+
+使用哈希表，可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N) 降低到 O(1)。
+
+
+---
+
+如果想要快速确定某个元素是否在nums数组中，并且可以快速的获取所在下表index。
+我们的第一反应就是将数组维护成一个Map结构:     
+
+- key: 存储数组里的值
+- value: 存储数组的下标index
+
+这样我们只需要通过target - nums[i]的值去Map中查找即可。
+但是这样存在一个问题，就是你需要先把数组中的值都放到Map中，需要多一步循环。
+
+
+
+
+--- 
+
+其实我们可以先创建一个Map，在Map的初始化过程中什么元素都不放。    
+
+对于每一个 x，我们首先查询哈希表中是否存在 target - x，如果已存在就返回，如果不存在那再将 x 插入到哈希表中，即可保证不会让 x 和自己匹配。
+
+这样只需要一次循环就可以了，而且Map数组不用提前初始化，在性能和内存占用率都比较低。  
+
+
+```java
+class Solution {
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+        Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
+        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
+            if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
+                return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
+            }
+            hashtable.put(nums[i], i);
+        }
+        return new int[0];
+    }
+}
+
+```
+
+```c++ 
+#include <unordered_map>
+#include <vector>
+
+using namespace std;
+
+class Solution {
+public:
+    vector<int> twoSum(vector<int> &nums, int target) {
+        unordered_map<int, int> map;
+        for (int i = 0; i < nums.size(); i ++) {
+            auto it = map.find(target - nums[i]);
+            if (it != map.end()) {
+                return {i, it->second};
+            }
+
+            map[nums[i]] = i;
+        }
+        return {};
+    }
+};
+```
+
+
+复杂度分析:    
+
+- 时间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。对于每一个元素 x，我们可以 O(1) 地寻找 target - x。
+
+- 空间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销。
+
+
+---
+- 邮箱 ：charon.chui@gmail.com  
+- Good Luck! 
+
+