lc 18. 四数之和

开关电源补偿设计避坑手册:为什么你的Buck电路总在轻载时振荡? 本文深入剖析了Buck电路在轻载时发生振荡的根本原因,并提供了专业的补偿设计避坑指南。文章指出,轻载下输出滤波器Q值飙升、DCM模式切换导致的小信号模型剧变是主要诱因,并详细对比了Type II与Type III补偿网络在宽负载范围内的表现差异。通过结合LTspice仿真与工程实践,指导工程师如何优化补偿环路设计,确保电源从满载到空载的全程稳定。 阅读详情

18. 四数之和

难度中等592

给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target,判断 nums 中是否存在四个元素 a,b,c 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?找出所有满足条件且不重复的四元组。

注意:

答案中不可以包含重复的四元组。

示例:

给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2],和 target = 0。

满足要求的四元组集合为:
[
  [-1,  0, 0, 1],
  [-2, -1, 1, 2],
  [-2,  0, 0, 2]
]

思路很简单:排序,固定两个数,然后双指针

但是一到了去重,就开始拉低命中率

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

class Solution {
    // 原始做法是O(n^4)
    // 可以通过排序,然后选定一个数,转化为三数之和,然后再选定一个数,用双指针? 变成O(n^3)
    public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
        List<List<Integer>> rs = new ArrayList<>();
        if (nums.length < 4) {
            return rs;
        }
        Arrays.sort(nums);
        boolean found = false;
        for (int i = 0; i < nums.length - 3; i++) {
            if (found && nums[i] == nums[i - 1]) {
                continue;
            }
            found = false;
            for (int j = i + 1; j < nums.length - 2; j++) {
                if (found && nums[j] == nums[j - 1]) {
                    continue;
                }
                int lo = j + 1, hi = nums.length - 1;
                while (lo < hi) {
                    int t = nums[i] + nums[j] + nums[lo] + nums[hi];
                    if (t > target) {
                        hi--;
                    } else if (t < target) {
                        lo++;
                    } else {
                        rs.add(Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[lo], nums[hi]));
                        lo++;
                        hi--;
                        while (lo < nums.length && nums[lo] == nums[lo - 1]) {
                            lo++;
                        }
                        while (hi >= 0 && nums[hi] == nums[hi + 1]) {
                            hi--;
                        }
                        found = true;
                    }
                }
            }
        }
        return rs;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {-1, -5, -5, -3, 2, 5, 0, 4};
        new Solution().fourSum(a, -7);
    }
}

我这里的去重好像写复杂了:

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

class Solution {
    // 原始做法是O(n^4)
    // 可以通过排序,然后选定一个数,转化为三数之和,然后再选定一个数,用双指针? 变成O(n^3)
    public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
        List<List<Integer>> rs = new ArrayList<>();
        if (nums.length < 4) {
            return rs;
        }
        Arrays.sort(nums);
        for (int i = 0; i < nums.length - 3; i++) {
            if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]){
                continue;
            }
            for (int j = i + 1; j < nums.length - 2; j++) {
                // 注意,不要让j和i对比,j-1必须大于i
                // 永远只是根本轮的上一个对比
                if ((j-1)>i && nums[j] == nums[j - 1]) {
                    continue;
                }
                int lo = j + 1, hi = nums.length - 1;
                while (lo < hi) {
                    int t = nums[i] + nums[j] + nums[lo] + nums[hi];
                    if (t > target) {
                        hi--;
                    } else if (t < target) {
                        lo++;
                    } else {
                        rs.add(Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[lo], nums[hi]));
                        lo++;
                        hi--;
                        while (lo < nums.length && nums[lo] == nums[lo - 1]) {
                            lo++;
                        }
                        while (hi >= 0 && nums[hi] == nums[hi + 1]) {
                            hi--;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return rs;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {-1, 0, 1, 2, -1, -4};
        new Solution().fourSum(a, -1);
    }
}

 

【AI编程】Claude Code 最强AI 编程利器项目实战详解 Claude Code 最强AI 编程利器项目实战详解 阅读详情

相关推荐

英飞凌 AURIX 系列单片机的HSM详解(1)——何为HSM

1. 概述 随着汽车上通信系统越来越复杂,云端远程通信的场景越来越多,信息安全变得越来越重要,在通信领域常用的AES、SHA、RSA等加密算法被越来越多地应用到汽车上。但通常这类加解密算法都需要大量的数学运算,需要消耗很多CPU时间和资源,汽车上的ECU又有比较高的实时性要求,为了节省主CPU的资源,HSM应运而生。 HSM(Hardware Security Module),是MCU上专门用于实现加解密算法的一个外设,它一般会有一个独立的CPU,专门用来进行加解密运算,还有一些针对特定算法的硬件加速器(如

weixin_42967006的博客 4万+

LC18.四数之和

题目 查看题目 解题思路 可以简单的理解为在三数之和的基础上再加一层循环(for循环固定一个值,右侧再进行三数之和的求解),核心还是三数之和。 四数之和,和15.三数之和 (opens new window)是一个思路,都是使用双指针法, 基本解法就是在15.三数之和 (opens new window)的基础上再套一层for循环。 但是有一些细节需要注意,例如: 不要判断nums[k] > target 就返回了,三数之和 可以通过 nums[i] > 0 就返回了,因为 0 已经是确定的数

Max的博客 204

TSC条码打印机C#例程(tsclib.dll调用) 【转】

//----program.cs using System;using System.Collections.Generic;using System.Windows.Forms; using System.Runtime.InteropServices;public class TSCLIB_DLL{[DllImport("TSCLIB.dll", EntryPoint = "abou...

weixin_33843947的博客 2441

LC18. 四数之和

给你一个数组nums,要求找到所有不重复的和为target的四元组。

Melonl的博客 194

贝塞尔曲线基础

贝塞尔曲线于1962年由法国工程师皮埃尔·贝塞尔(Pierre Bézier)所广泛发表,他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计。贝塞尔曲线最初由Paul de Casteljau于1959年运用de Casteljau演算法开发,以稳定数值的方法求出贝兹曲线。

YiYeZhiNian的博客 2045

光芯片Photodiode 原理,设计与版图

但是光电二极管相对较大,因为需要接收足够的入射光线,此外,光电二极管的厚度比较小,通常位于 1 um 以下(为了波导模式更好地在波导中传输,减少损耗)。从下图中可以看出,当反偏时,即有光在耗尽层被吸收被转换为电流信号时,增加反向偏压几乎不影响反向电流,因此,对于光电二极管来说,反向电压并不影响反向电流的大小。不施加外部电压(开路状态),光生电压直接输出,流出的电流受到抑制,在两端积累一定的电位差,类似太阳能电池,具体特点是噪声低,但响应速度慢。因此,需要尽可能的减少暗电流,以增加元件对光的灵敏度。

u011699626的博客 981

LC18.四数之和(双指针)

问题 解题 题目解法同三数之和,双指针,枚举前面两个数,确定前两个数的和sum之后,在后面使用双指针找 -sum即可。 步骤: 先从小到大排序 再使用指针a确定第一个数,注意要跳过后面出现的重复的数 再枚举a后面的第二个数b,注意也要跳过后面出现的重复的数 双指针枚举c和d,两边向中间枚举,如果大于target则d–,否则c++,注意也要跳过重复的数。 需要注意的是a和b在跳过重复数的时候,不能采用nums[i + 1] == nums[i]的判断方式,因为这样会跳过第一个出现的值,而我们应该跳过

qq_41423750的博客 211

筑牢上线前安全防线:安全运维服务中的检测实践与深化

在日益严峻的网络安全形势下,将漏洞扫描、渗透测试和基线核查有机结合的上线前安全检测,是保障信息系统安全、稳定、合规上线的基石。通过专业、严谨、协作的检测实践,乙方安全团队能够有效协助甲方在系统生命周期的起点就构筑起坚固的安全防线,为业务的顺利开展和用户的信任保驾护航,真正实现“安全赋能业务”的价值。这道“守门人”的职责,是数字时代企业稳健前行的不可或缺的保障。专业的安全服务提供商(乙方)需要与甲方(系统所有者/运营方)建立紧密、透明、协作的伙伴关系,实现风险的闭环管理,甚至推动甲方安全能力的长期提升。

huluang的专栏 183

算法day07 | lc 第454题.四数相加II | lc 383. 赎金信 | lc 第15题. 三数之和 | lc 第18题. 四数之和

示例: 给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2],和 target = 0。满足要求的四元组集合为: [ [-1, 0, 0, 1], [-2, -1, 1, 2], [-2, 0, 0, 2] ]给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l) ,使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。请你找出所有满足条件且不重复的三元组。满足要求的三元组集合为: [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ]

qq_43008093的博客 2066

ADAS工作原理解析:如何通过智能技术提升驾驶安全

ADAS通过集成传感器、摄像头、雷达、SoC计算单元以及高效的数据融合技术,提供了一系列主动和被动安全功能,如自动刹车、车道保持、自适应巡航控制等。这些功能共同作用,不仅减少了交通事故的发生,还大幅提升了驾驶员的驾驶体验和安全性。随着技术的进步,ADAS的功能将越来越智能,最终迈向全自动驾驶的未来🚗💨。

weixin_43199439的博客 1149

【微信小程序】微信小程序 manifest.json 配置 ES6 转 ES5 开关:3步让你的代码兼容性更强

ES6(ECMAScript 6)是 JavaScript 的最新标准,引入了许多新的语法和特性,如箭头函数、模板字符串、解构赋值等。然而,不是所有的环境都支持 ES6,特别是旧版本的浏览器和一些特定的运行环境。为了确保代码的兼容性,我们需要将 ES6 代码转换为 ES5 代码。通过本文的详细讲解,相信你已经学会了如何在文件中配置微信小程序的 ES6 转 ES5 开关。这个小小的配置步骤能够显著提高代码的兼容性和稳定性。如果你有任何问题或需要进一步的帮助,欢迎随时留言交流。

java专栏 1360

【每日一题Day266】LC18四数之和 | 排序+双指针

【每日一题Day266】LC18四数之和 | 排序+双指针

Tikitian的博客 410

【OpenClaw从入门到精通】第02篇:5分钟速通!阿里云/华为云一键部署OpenClaw(附避坑指南·2026实测版)

本文聚焦OpenClaw的云端部署场景,针对本地部署“关机即离线、跨设备访问难”的痛点,详解阿里云(主推)和华为云(备选)的一键部署流程。2026实测验证:阿里云轻量应用服务器通过官方OpenClaw镜像可5分钟完成部署,华为云Flexus L实例需补充SSH配置步骤;文中拆解云端部署核心概念(地域选择、端口放行、成本构成),通过“AI助理定时抓取行业资讯并推送钉钉”的虚拟案例演示云端7×24小时运行价值,同时提供模型调用、服务器成本的精细化控制方案,梳理端口访问失败、API-Key权限异常等高频坑点的解决

专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域,希望和大家共同进步! 5544

lc18.四数之和

lc18.四数之和

m0_73530538的博客 181

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

每日一题lc18 四数之和

四数之和和三数之和没什么本质的区别,最直观的做法就是将四数之后转换为三数之和后,套用三数之和的公式。我用了temp作为临时变量,减去第一个数字,剩下三个数字套用三数之和解法即可。请你找出并返回满足下述全部条件且。

qq_59227724的博客 265

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

php四数之和,Lc18-四数之和(示例代码)

import java.util.ArrayList;import java.util.List;/*** Given an array nums of n integers and an integer target, are there elements* a, b, c, and d in nums such that a + b + c + d = target? Find all uni...

weixin_39610721的博客 88

代码随想录算法训练营第七天 | lc 454. 四数相加 II | lc 383. 赎金信 | lc 15. 三数之和 |lc 18. 四数之和

题目:454. 四数相加 II 文档链接:代码随想录 视频链接:学透哈希表,map使用有技巧!示例 1: 示例 2: 思路 代码 看完代码随想录之后的想法&今日收获 题目 两个数组的交集 题目 383. 赎金信 文档链接:代码随想录示例1: 示例2: 思路 代码 看完代码随想录之后的想法&今日收获 题目 三数之和 题目 15. 三数之和 文档链接:代码随想录 视频链接:梦破碎的地方!| LeetCode:15.三数之和注意:答案中不可以包含重复的三元组。示例 1: 思路 代码

senny_的博客 889

代码随想录算法训练营第七天| LC454. 四数相加II、LC383. 赎金信、LC15. 三数之和、LC18. 四数之和、哈希表章节总结

代码随想录算法训练营

qq_54892503的博客 2873

随想录训练营6/60 | LC 454.四数相加II ;LC 383. 赎金信 ;LC 15. 三数之和 ;LC 18. 四数之和

一个数组内的四数相加难,因为四个数不能重复)将数组分成两组,每组两个数组,第一组遍历两个数组组成哈希表(unordered_map),因为key为两数之和,val为和为key的个数。,从根节点进入队列,每次出队列时,保存出队列元素节点,然后让该节点的左子树,右子树节点进入队列,若为空则不用进,直到队列为空。,先根节点进入队列,每次先统计队列的长度,然后把队列的所有节点都进行以下操作(for):保存头节点,弹出头节点,弹出的头节点的左右子树入队列。**重点是去重,去重,去重!**去重分为对i,r,l去重。

weixin_43845977的博客 174

lc18.四数之和(枚举+剪枝+双指针)->lc15

官方题解https://leetcode-cn.com/problems/4sum/solution/si-shu-zhi-he-by-leetcode-solution/ class Solution { public: vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) { vector<vector<int>> re; i..

sankuaizhuobu的博客 186

代码随想录 Day16 哈希表 | LC18 四数之和 && 哈希表总结

代码随想录 Day16 哈希表 | LC18 四数之和 && 哈希表总结

妖怪森林的博客 913

代码随想录算法训练营第七天|LC454. 四数相加Ⅱ|LC383. 赎金信|LC15. 三数之和|LC18. 四数之和|哈希表总结

1、哈希表都是用来快读判断一个元素是否出现在集合里;2、数组,set,map的使用;

weixin_49494409的博客 868

3.8四数之和(LC18-M)

这道题和三数之和很像,都是用假设 nums[k]+nums[i]+nums[left]+nums[right]=target只不过就是在i left right外面再加一层k的for循环。但是要注意剪枝和去重。比如对于k,当nums[k]>target and target>=0,这个时候肯定找不到符合条件的四元组了,return result比如对于k,当nums[k]==nums[k-1] continue。

m0_50696252的博客 130

代码随想录算法训练营第七天 |LC 454. 四数相加 II 、LC 383. 赎金信 、LC 15. 三数之和 、LC 18. 四数之和

第一个string中每个字母出现的次数,一定小于第二个string中每个字幕出现的次数。所以统计一下第二个string每个字母出现多少次,然后遍历第一个string,看最后的结果是否有没出现过的字母或者出现次数不够即可。统计次数和快速查找字幕出现次数适合用。题目返回的是不重复出现的和为0的三个数数值,所以不管怎么搜索,其实最重要的是去重。和三数之和一样,只不过要多加一层循环。

weixin_43730667的博客 187

代码随想录算法训练营第七天 | lc454四数相加II, lc383赎金信, lc15三数之和, lc18四数之和

代码有问题,明天再看看。

Mr_Click的博客 393

代码随想录算法训练营第七日|LC454.四数相加II LC383. 赎金信 LC15. 三数之和 LC18. 四数之和

两个for循环,一个遍历前两个数组,一个遍历后两个,在遍历后两个数组时,找到如果 0-(n3+n4) 在map中出现过的话,就用count把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。两个for循环分别遍历两个字符串,如果在ransomNote中遍历发现未出现在res里,证明时false。相比于三数之和多加一个对于k的for循环和去重,其余的一样。

EdisonW8的博客 197

Day_6_算法训练营第六天 | LC_454.四数相加II LC_383. 赎金信 LC_15. 三数之和 LC_18. 四数之和

一、提要 454.四数相加 II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和 二、题目完成AC代码及做题体悟 454.四数相加II /* 454. 四数相加 II 中等 相关标签 相关企业 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[

2301_80354488的博客 225
上一篇: LeetCode 142. 环形链表 II(双指针,哈希表
下一篇: lc 148. 排序链表 ( bottom-up 归并排序
RedemptionC
博客等级 码龄11年 103粉丝 84原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值