在Python语言中，如何比O(n^2)时间更快地解决2_sum？
在Python语言中，可以使用哈希表来比O(n^2)时间更快地解决2_sum问题。
2_sum问题是给定一个整数数组和一个目标值，要求找出数组中两个数的和等于目标值的索引。
以下是使用哈希表来解决2_sum问题的步骤：
- 创建一个空的哈希表（字典），用于存储数组元素和其索引的对应关系。
- 遍历数组元素，对于每个元素num，执行以下步骤：
- 计算目标值与当前元素的差值diff：diff = target - num。
- 检查哈希表中是否存在diff作为键，如果存在，则说明找到了两个数的和等于目标值的解，返回这两个数的索引；如果不存在，则将当前元素num作为键，其索引作为值，存入哈希表中。
- 如果遍历结束时仍未找到解，则返回空列表或其他适当的标识。
这种方法的时间复杂度为O(n)，因为哈希表的查找和插入操作的时间复杂度均为O(1)。
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s = [1,2]
sum_up = 0 sum_up = sum_up + aif a not in two_sum: two_sum.append(target-a)
# a solution
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