leecode里面的第一题，是两数值和，内容如下
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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], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
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最简单的方法就是暴力枚举，直接将所有的元素全都遍历一遍。如下
该方法没有增加额外的存储空间，使用的内存相较于后面的方法要少,但是时间复杂度为O(N2)
后续leecode提出了疑问说能否提高算法的效率，是时间复杂度优于O（N2)
对应的解法使用哈希算法，理论来讲也比较简单，就是用 目标值=target-当前值
将所有的数组值进行哈希存储，然后将目标值与哈希存储的值进行比较，能够找到就是对应的结果
该方法的内存使用相较于第一种算法是有所增加的，但是整体时间复杂度下降为O（N），其实还是以空间换时间的做法。
知识延伸：
C++ unordered_map
C++ STL 标准库中，不仅是 unordered_map 容器，所有无序容器的底层实现都采用的是哈希表存储结构。更准确地说，是用“链地址法”（又称“开链法”）解决数据存储位置发生冲突的哈希表，整个存储结构如图所示。
其中，Pi 表示存储的各个键值对。
可以看到，当使用无序容器存储键值对时，会先申请一整块连续的存储空间，但此空间并不用来直接存储键值对，而是存储各个链表的头指针，各键值对真正的存储位置是各个链表的节点。
注意，STL 标准库通常选用 vector 容器存储各个链表的头指针。
不仅如此，在 C++ STL 标准库中，将图 1 中的各个链表称为桶（bucket），每个桶都有自己的编号（从 0 开始）。当有新键值对存储到无序容器中时，整个存储过程分为如下几步：
将该键值对中键的值带入设计好的哈希函数，会得到一个哈希值（一个整数，用 H 表示）；
将 H 和无序容器拥有桶的数量 n 做整除运算（即 H % n），该结果即表示应将此键值对存储到的桶的编号；
建立一个新节点存储此键值对，同时将该节点链接到相应编号的桶上。
另外值得一提的是，哈希表存储结构还有一个重要的属性，称为负载因子（load factor）。该属性同样适用于无序容器，用于衡量容器存储键值对的空/满程序，即负载因子越大，意味着容器越满，即各链表中挂载着越多的键值对，这无疑会降低容器查找目标键值对的效率；反之，负载因子越小，容器肯定越空，但并不一定各个链表中挂载的键值对就越少。
举个例子，如果设计的哈希函数不合理，使得各个键值对的键带入该函数得到的哈希值始终相同（所有键值对始终存储在同一链表上）。这种情况下，即便增加桶数是的负载因子减小，该容器的查找效率依旧很差。
无序容器中，负载因子的计算方法为：
负载因子 = 容器存储的总键值对 / 桶数
默认情况下，无序容器的最大负载因子为 1.0。如果操作无序容器过程中，使得最大复杂因子超过了默认值，则容器会自动增加桶数，并重新进行哈希，以此来减小负载因子的值。需要注意的是，此过程会导致容器迭代器失效，但指向单个键值对的引用或者指针仍然有效。
这也就解释了，为什么我们在操作无序容器过程中，键值对的存储顺序有时会“莫名”的发生变动。
参考：https://c.biancheng.net/view/7235.html
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