代码随想录算法训练营第7天| 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

454.四数相加II 

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解题思路 ：

先给num1和num2遍历的合还有合出现的次数建立一个map，然后遍历nums3，nums4，如果其中有（0-nums3-nums4）的话就说明他们的合最后等于0， 算入最后结果。 

class Solution(object):
    def fourSumCount(self, nums1, nums2, nums3, nums4):
        """
        :type nums1: List[int]
        :type nums2: List[int]
        :type nums3: List[int]
        :type nums4: List[int]
        :rtype: int
        """
        #set up hashtable for nums1 and nums2
        hashtable_1={}
        for num_1 in nums1:
            for num_2 in nums2:
                if num_1 + num_2 in hashtable_1:
                    hashtable_1[num_1 + num_2] += 1
                else:
                    hashtable_1[num_1 + num_2] = 1
        result = 0
        for num_3 in nums3:
            for num_4 in nums4:
                if 0 - num_3 - num_4 in hashtable_1:
                    result += hashtable_1[0 - num_3 - num_4]
        return result

- 时间复杂度 O(n^2)

- 空间复杂度 O(n) 

383. 赎金信 

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解题思路：

给magazine遍历一遍个数

再遍历ransomnote

如果letter 没出现return false

出现就减magazine里的次数 此时小于0那说明False

成功遍历则return ture

class Solution(object):
    def canConstruct(self, ransomNote, magazine):
        """
        :type ransomNote: str
        :type magazine: str
        :rtype: bool
        """
        #set up dic for ransomNote
        dic_mag={}
        for letter in magazine:
            if letter in dic_mag:
                dic_mag[letter]+=1
            else:
                dic_mag[letter]=1

        for letter in ransomNote:
            if letter in dic_mag:
                dic_mag[letter]-=1
                if dic_mag[letter]<0:
                    return False
            else:
                return False    
        return True

- 时间复杂度 O(n)

- 空间复杂度 O(1) 因为字母只有26个

15. 三数之和 

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解题思路：

有点复杂，尽量解释。。

双指针

首先sort，方便遍历双指针。

设置左右指针

遍历i

第一个数字直接大于0了就不需要继续遍历了 因为是升序排序。 

同时注意查重这个i的数字，如果他与i-1相同那就不需要再次跑了 直接continue。

然后进行双指针的遍历（condition为left<right），如果total>0移动右指针-1，total<0移动左指针+1，如果等于的话记录答案并注意查重b和c。 

class Solution(object):
    def threeSum(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        nums.sort()
        result=[]
        n=len(nums)
        for i in range(n):
            left=i+1
            right=n-1
            if nums[i]>0:
                break
            if i >0 and nums[i]==nums[i-1]:
                continue
            while left < right:
                total=nums[i]+nums[left]+nums[right]
                if total > 0:
                    right-=1
                elif total <0:
                    left+=1
                else:
                    result.append([nums[i],nums[left],nums[right]])
                    while left<right and nums[left]==nums[left+1]:left+=1
                    while left<right and nums[right]==nums[right-1]:right-=1
                    left+=1
                    right-=1
        return result

- 时间复杂度 O(n^2)

- 空间复杂度 O(1) 

18. 四数之和 

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解题思路：

在三数之和上套一个for loop，注意多一层查重。 因为target不一定是0了，省去剪枝。

class Solution(object):
    def fourSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        nums.sort()
        result=[]
        n=len(nums)
        for i in range(n):
            if i > 0 and nums[i]==nums[i-1]:
                continue
            for j in range(i+1,n):
                if j > i + 1 and nums[j]==nums[j-1]:
                    continue
                left=j+1
                right=n-1
                while left<right:
                    total=nums[i]+nums[j]+nums[left]+nums[right]
                    if total > target:
                        right-=1
                    elif total < target:
                        left += 1
                    else:
                        result.append([nums[i],nums[j],nums[left],nums[right]])
                        while left<right and nums[left]==nums[left+1]:left+=1
                        while left<right and nums[right]==nums[right-1]:right-=1
                        left+=1
                        right-=1
        return result

- 时间复杂度 O(n^3)

- 空间复杂度 O(1)