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，数组中同一个元素不能使用两遍。
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]
方法一、两层循环，暴力解法
思路：迭代每一个数，找出所有情况的和，和 target 做对等比较
代码如下：（twoSum_violence）
def twosum_violence(nums, target):
length = len(nums)
for i in range(0, length):
for j in range(0, length):
if i == j:
continue
if (nums[i] + nums[j]) == target:
return [i, j]
return None
方法二、哈希表
思路：先遍历一遍，准备一个哈希表，之后再遍历一遍寻找差值是否在哈希表中
哈希表：哈希的精髓就是，能够快速 确定是否存在某个key 和 获取该 key 的值 而不需要进行耗时的迭代
数学的逆向思维： 不从 “得到和 ——> 与target 进行比较”而是 “得到差——> 确定差是否存在？”
精髓在于 有 “是否存在”，于是 第一遍，生成 map， 第二遍，判断差是否在 map中
代码如下：（twosum_map）
def twosum_map(nums, target):
length = len(nums)
value_index_map = {nums[i]: i for i in range(0, length)}
for num in nums:
diff = target - num
if diff in value_index_map:
i = nums.index(num)
j = value_index_map[diff]
if i != j:
return [i, j]
return None
方法三、哈希表PRO
思路：只进行一遍迭代，边迭代边生成哈希表
假设 迭代顺序是从左往右的，每个迭代的数，只去和记录表中非自身的节点做比较，其实是和自身左边的数做比较。
当我们遍历到某个数时，判断差是否存在哈希表中，虽然哈希表中只有当前数往左的数，但即使正确结果在右边的
某个数，当迭代到右边那个数时，差值也能在map中找到
同样是逆向思维：因为 A + B = target，既然可以通过 target, A 找 B， 那也可以通过，target, B 找到 A
代码如下：（twosum_map_pro）
def towsum_map_pro(nums, target):
length = len(nums)
num_index_map = dict()
for i in range(0, length):
num = nums[i]
diff = target - num
if diff in num_index_map:
return i, num_index_map[diff]
num_index_map[num] = i
return None