class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ hastable=dict() for i, num in enumerate(nums): if target-num in hastable: return [i,hastable[target-num]] hastable[num]=i return []

这是一个Python中的LeetCode题目——两数之和（Two Sum）的解法。该题的题意为：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，并返回它们的数组下标。

该解法的思路是使用哈希表，遍历数组，将每个数与其下标存储在哈希表中，同时判断目标值与当前数的差值是否在哈希表中，如果在，则返回对应下标即可。如果遍历完数组后没有找到符合要求的数，则返回空列表。

具体实现中，使用 `enumerate()` 函数遍历数组时同时得到其下标和数值，使用字典类型 `hastable` 作为哈希表，将每个数和其下标存储在哈希表中，然后判断目标值与当前数的差值是否在哈希表中，如果在，则返回对应下标即可。如果遍历完数组后没有找到符合要求的数，则返回空列表。

相关问题

class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:

这是Python语言中一个名为`Solution`的类，其中包含了一个名为`twoSum`的方法，用于解决“两数之和”的问题。这个方法接收两个参数：一个整数列表`nums`和一个目标整数`target`。它会返回一个列表，包含了两个整数的下标，这两个数加起来等于给定的目标值`target`。在这个方法内部，通常采用哈希表的数据结构来高效地查找符合条件的数对。

具体的实现细节可能会涉及遍历列表、更新哈希表以及检查目标值减去当前数值是否已经在哈希表中等操作。这里是一个简化的伪代码示例：

class Solution:
    def twoSum(self, nums, target):
        # 初始化一个空的哈希表
        hash_table = {}
        
        # 遍历输入的列表
        for index, num in enumerate(nums):
            # 计算目标值与当前数值的差
            complement = target - num
            
            # 检查差值是否已在哈希表中
            if complement in hash_table:
                # 找到了解，返回对应的下标
                return [hash_table[complement], index]
            
            # 将当前数值及其下标添加到哈希表中
            hash_table[num] = index
        
        # 没有找到解，返回空列表
        return []

讲解一下def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:

这是一道 LeetCode 上的题目，题目描述为：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，在数组中找出和为目标值的两个整数。函数 twoSum 应该返回这两个数字的下标。

这里的函数定义为 def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]，其中 self 表示该函数为一个对象方法，nums 是一个整数数组，target 是一个整数，返回值为一个包含两个整数的列表。

算法思路是使用哈希表，首先遍历一遍数组，将每个元素及其下标存储到哈希表中。然后再遍历一遍数组，对于每个元素，用目标值减去该元素，得到差值。然后在哈希表中查找该差值是否存在，若存在，则返回该差值的下标和当前元素的下标。

具体实现可以参考以下代码：

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        hash_map = {}
        for i, num in enumerate(nums):
            if target - num in hash_map:
                return [hash_map[target - num], i]
            hash_map[num] = i

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。