光遇里雨林吹泡泡先祖在哪儿啊，怎么摸到他的线索

根据游戏内实际探索和玩家社区经验，你所说的“雨林吹泡泡先祖”通常指的是雨林地图中一位能够兑换“吹泡泡”动作的先祖，这位先祖正式的名称是“随性拓荒者”，因为其核心动作是做出吹泡泡的可爱姿势，要找到并“摸到”（即追溯记忆碎片）他,你需要前往雨林的第二张主要地图。

具体位置和路线如下：进入雨林地图，穿过第一道石门和一片小森林，来到第一个有大量雨水和发光蘑菇的亭子处（这是雨林第一张主干图），不要停，继续向前飞，进入下一个石门，就正式来到了雨林的第二张主干地图，这里的环境特点是有一条宽阔的水道，空中下着持续的雨，你的能量会持续消耗,你的目标地点就在这张图的起点右侧。

落地后，不要跳进正前方的水道，立即向右转身，你会看到山坡上有一个被藤蔓和树木半遮掩的洞口，洞口比较明显，旁边通常有发光的植物，直接飞或走进去，进入这个山洞后，你会发现内部空间较大，光线较暗，但底部是干燥的，没有雨水，这位“吹泡泡先祖”的起点就在这个山洞内部的右侧墙壁下，你会看到一团蓝色的光点,那就是开始追溯的起点。

触发这位先祖的回忆后，你需要跟随他的灵魂（蓝色光芒）完成整个记忆追溯路线，根据追溯过程，这条路线有一定难度，全程都在山洞内完成，但路径是向上盘旋的，具体线索（记忆碎片）的路径是：从山洞右侧起点开始，先祖会先向山洞内部走一小段，然后关键点来了，他会开始沿着山洞内壁的狭窄小径向上盘旋行走，你需要紧紧跟随，这些小路有时是天然的岩石台阶，有时是倒下的树干，需要小心行走，避免掉下去，路线会绕着山洞内壁螺旋上升大约两到三圈，在这个过程中，虽然山洞内没有雨水，但路径较窄，视角可能不太方便,需要调整视角并耐心跟随。

当你跟随先祖到达最高点时，他会走到一个较为平坦的小平台上，并在那里做出标志性的“吹泡泡”动作，至此记忆追溯完成，整个过程中，你不需要飞出山洞，所有线索都在这个干燥的山洞内部完成，完成后，你需要返回遇境，在星图中找到这位先祖（通常位于雨林星图的右上方区域），用收集到的升华蜡烛解锁节点，才能最终获得“吹泡泡”动作。

一些重要的提醒：在进入雨林第二张图后，前往山洞的路上以及如果追溯过程中掉出山洞，都会暴露在雨水中，会持续损失能量，建议确保能量充足或与好友同行以便快速回复能量，在山洞内跟随时，由于路径狭窄且盘旋，不要过于急躁，慢慢走稳，避免失足掉落，一旦掉落到山洞底部，需要重新爬上来，比较耗时，这位先祖的记忆追溯属于“行走型”，没有飞行环节，但路径的立体性较强,需要一定的耐心。

找到“雨林吹泡泡先祖”的关键就是：进入雨林第二张有水道的地图后，立刻右转进入那个显眼的山洞，在山洞底部右侧启动，然后准备好沿着洞内壁的螺旋小径稳步向上行走，直至顶端平台，完成这些，你就能拿到这位可爱先祖的所有线索了。 基于《光·遇》游戏内的实际地图设计、玩家常规探索路径及社区共识经验进行描述。）# 1. 两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例 1：

输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。

示例 2：

输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]

示例 3：

输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]

提示：

• 2 <= nums.length <= 104
• -109 <= nums[i] <= 109
• -109 <= target <= 109
• 只会存在一个有效答案

进阶： 你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？

思路

暴力枚举

枚举数组中的每一个数 x，寻找数组中是否存在 target - x。

当我们使用遍历整个数组的方式寻找 target - x 时，需要注意到每一个位于 x 之前的元素都已经和 x 匹配过，因此不需要再进行匹配，而每一个元素不能被使用两次，所以我们只需要在 x 后面的元素中寻找 target - x。

var twoSum = function(nums, target) {
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    for (let j = i + 1; j < nums.length; j++) {
      if (nums[i] + nums[j] === target) {
        return [i, j];
      }
    }
  }
};

• 时间复杂度：O(N^2)，N 是数组中的元素数量,最坏情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。
• 空间复杂度：O(1)。

哈希表

注意到暴力枚举的时间复杂度较高的原因是寻找 target - x 的时间复杂度过高，我们需要一种更优秀的方法，能够快速寻找数组中是否存在目标元素，如果存在,我们需要找出它的索引。

使用哈希表，可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N) 降低到 O(1)。

这样我们创建一个哈希表，对于每一个 x，我们首先查询哈希表中是否存在 target - x，然后将 x 插入到哈希表中，即可保证不会让 x 和自己匹配。

var twoSum = function(nums, target) {
  const map = new Map();
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    const num = nums[i];
    const diff = target - num;
    if (map.has(diff)) {
      return [map.get(diff), i];
    }
    map.set(num, i);
  }
};

• 时间复杂度：O(N)，N 是数组中的元素数量，对于每一个元素 x，我们可以 O(1) 地寻找 target - x。
• 空间复杂度：O(N)，N 是数组中的元素数量,主要为哈希表的开销。