C++ 哈希表入门：LeetCode经典问题解析2-优快云博客

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C++ 哈希表入门：LeetCode经典问题解析2

在算法题中，哈希表与双指针是一对非常重要且实用的组合工具，特别是在处理高效查找与去重问题上有着极高的优势。在这篇博客中，我们将通过几个LeetCode经典问题的详细解析，来深入理解哈希表与双指针的应用。这几道题目涵盖了常见的数组查找、字符串匹配以及数值组合问题，能够帮助大家掌握相关的解题技巧，并将其运用到实际开发中。

首先，我们将从哈希表入手，分析 「四数相加II」 和 「赎金信」 的解题思路，如何高效记录和查找数据，通过哈希表的映射关系来减少复杂度。接着，我们会探讨 「三数之和」 和 「四数之和」 这类需要精确匹配目标值的组合问题，结合双指针策略的去重与优化，使得求解大规模数组的组合更加简单高效。

这些题目中所涉及的算法技巧，包括了：

哈希表：利用哈希表来记录和查找数值组合，避免冗余计算。
双指针：在有序数组上使用双指针，不仅可以节省时间，还能轻松处理重复数据。
去重处理：针对重复元素的处理是组合问题中的一大难点，尤其在多数和问题中更为关键。

下面，我们将逐题展开，带大家深度理解每道题目的解题思路，逐步积累算法和数据结构的知识。

454. 四数相加 II

给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足：

0 <= i, j, k, l < n
nums1[i] + nums2[j] + nums3[k] + nums4[l] == 0

示例 1：

输入：nums1 = [1,2], nums2 = [-2,-1], nums3 = [-1,2], nums4 = [0,2]
输出：2
解释：
两个元组如下：
1. (0, 0, 0, 1) -> nums1[0] + nums2[0] + nums3[0] + nums4[1] = 1 + (-2) + (-1) + 2 = 0
2. (1, 1, 0, 0) -> nums1[1] + nums2[1] + nums3[0] + nums4[0] = 2 + (-1) + (-1) + 0 = 0

示例 2：

输入：nums1 = [0], nums2 = [0], nums3 = [0], nums4 = [0]
输出：1

这个问题的核心思想是将问题分解成两个部分来处理。我们可以先将两个数组的元素和存入哈希表中，再用另两个数组的元素和去查找满足条件的元组。

class Solution {
   
public:
    int fourSumCount(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, vector<int>& nums3, vector<int>& nums4) {
   
        int result = 0;
        unordered_map<int, int> map;

        // 统计 nums1 和 nums2 所有元素之和的出现次数
        for (int a : nums1) {
   
            for (int b : nums2) {
   
                map[a + b]++;
            }
        }

        // 遍历 nums3 和 nums4，将目标值的相反数查找是否存在于 map 中
        for (int c : nums3) {
   
            for (int d : nums4) {
   
                int target = -c - d;
                if (map.find(target) != map.end()) {
   
                    result += map[target];
                }
            }
        }
        
        return result;
    }
};