不能用双重循环硬刚，因时间复杂度O(n²)超时且不符最优解要求；LeetCode第一题需用哈希表实现O(n)时间复杂度的高效解法。
为什么两数之和不能用双重循环硬刚
LeetCode 第一题看似简单，但用 for i := 0; i 套一层 <code>for j := i+1; j 会直接超时（尤其测试用例拉到 10⁵ 级别），而且 Go 里没内置的 <code>indexOf 或 contains 方法帮你偷懒。关键不是“能不能过”，而是“Go 的惯用法要求你用空间换时间”——map 就是标准解法的基石。
用 map[int]int 存什么、查什么
核心逻辑就一句：遍历当前数 nums[i] 时，立刻查 target - nums[i] 是否已在 map 中；如果在，说明它和当前数配对成功；如果不在，就把 nums[i] 和它的下标 i 存进 map。注意：map 的 key 是数值，value 是下标，不是反过来——否则查 target - nums[i] 时没法 O(1) 拿到位置。
常见错误现象：
• 返回 [0, 0] 或空结果 → 把 value 当成 key 查了，或者初始化 map 写成 make(map[int]bool) 忘记存下标
• 下标越界 panic → 遍历时用了 range nums 却误把值当索引用
- 必须用
map[int]int，不能用map[int]bool（要返回下标） - 插入时机：查完没找到再存，不能先存后查（否则可能匹配到自己）
- Go 的 map 零值是
nil，记得用m := make(map[int]int)初始化
一次遍历的完整代码长什么样
这不是伪代码，是可直接提交的最小可行实现：
初始化并管理阿里云SDK Go 客户端，涵盖 sync.Once 单例、goroutine 安全、endpoint 与 region 配置、VPC 端点及调试。
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func twoSum(nums []int, target int) []int {
m := make(map[int]int)
for i, v := range nums {
want := target - v
if j, ok := m[want]; ok {
return []int{j, i}
}
m[v] = i
}
return nil
}关键点：
• j, ok := m[want] 是 Go 查 map 的标准写法，ok 判断是否存在，不依赖零值
• return []int{j, i} 顺序是「先出现的下标」在前，因为 want 是之前存进去的
• 不需要额外处理无解情况，题目保证有解，return nil 仅作兜底
map 在这里为什么比 slice 查找快
slice 里找一个数平均要 O(n)，嵌套就是 O(n²)；而 map 底层是哈希表，单次查找均摊 O(1)。但要注意：如果输入全是负数或极大整数，Go 的 map[int]int 依然稳定，不像某些语言的哈希表会因 key 类型触发重散列抖动。真正容易被忽略的是——如果你把 nums 改成 []int64，就必须同步改成 map[int64]int，否则编译不通过；类型严格是 Go 的保护，也是约束。
