lc 18. 四数之和

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);
    }
}

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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