方法一(暴力解法)：
算法思路：
两层 for 循环列出所有两个数字的组合，判断是否等于目标值。
算法流程： 两层 for 循环：
- 外层
for循环依次枚举第一个数a； - 内层
for循环依次枚举第二个数b，让它与a匹配；ps： 这里有个魔鬼细节：我们挑选第二个数的时候，可以不从第一个数开始选，因为a前面的数我们都已经在之前考虑过了；因此，我们可以从a往后的数开始列举。 - 然后将挑选的两个数相加，判断是否符合目标值。
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
class Solution {
public List<Integer> twoSum(int[] nums, int target) {
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (nums[i] + nums[j] == target) {
List<Integer> result = new ArrayList<>();
result.add(nums[i]);
result.add(nums[j]);
return result;
}
}
}
// 若未找到，返回 {-1, -1}
List<Integer> notFound = new ArrayList<>();
notFound.add(-1);
notFound.add(-1);
return notFound;
}
}解法二（双指针 - 对撞指针）：
算法思路：
注意到本题是升序的数组，因此可以用「对撞指针」优化时间复杂度。
算法流程（附带算法分析，为什么可以使用对撞指针）：
a. 初始化 left，right 分别指向数组的左右两端（这里不是我们理解的指针，而是数组的下标）b. 当 left < right 的时候，一直循环i. 当 nums[left] + nums[right] == target 时，说明找到结果，记录结果，并且返回；ii. 当 nums[left] + nums[right] < target 时：
- 对于
nums[left]而言，此时nums[right]相当于是nums[left]能碰到的最大值（别忘了，这里是升序数组哈～）。如果此时不符合要求，说明在这个数组里面，没有别的数符合nums[left]的要求了（最大的数都满足不了你，你已经没救了）。因此，我们可以大胆舍去这个数，让left++，去比较下一组数据； - 那对于
nums[right]而言，由于此时两数之和是小于目标值的，nums[right]还可以选择比nums[left]大的值继续努力达到目标值，因此right指针我们按兵不动；iii. 当nums[left] + nums[right] > target时，同理我们可以舍去nums[right]（最小的数都满足不了你，你也没救了）。让right--，继续比较下一组数据，而left指针不变（因为他还是可以去匹配比nums[right]更小的数的）。
java
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
// a. 初始化left指向数组左端，right指向数组右端
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
// b. 当left < right时循环
while (left < right) {
int sum = nums[left] + nums[right];
if (sum == target) {
// i. 找到目标，返回结果
return new int[]{left, right};
} else if (sum < target) {
// ii. 和小于目标，舍去当前left，left右移
left++;
} else {
// iii. 和大于目标，舍去当前right，right左移
right--;
}
}
// 若未找到，返回-1（根据题目要求调整）
return new int[]{-1, -1};
}
}