Two Sum,3Sum,3Sum Closest,4Sum

最新推荐文章于 2021-04-10 16:09:02 发布
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#Leetcode #哈希表 #搜索 #遍历 #存储

本文探讨了TwoSum、3Sum、3SumClosest及4Sum等经典算法问题的解决方案，详细介绍了如何运用哈希表、排序等技术手段实现高效求解。针对不同问题的特点，文章提供了多种算法思路，如通过一次遍历解决TwoSum问题，采用双指针技巧优化3Sum问题，以及利用哈希表加速4Sum问题的求解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Two Sum

用哈希表，一边建立一边搜索，应该是O(n)

python中有内置set类，还有dict类等可以方便使用，注意查看官方文档


3Sum

首先猜测应该是O(n^2)， 那么就可以用排序O(nlogn)，再搜索O(n^2)，一个指针p从最前面开始遍历，对于p的每一个位置，有两个指针 i,j 在其后，根据和的大小从两端向中间夹


3Sum Closest

过程与 3Sum 相同，只是记录的信息不同


4Sum

O(n^3)的方法就不说了，利用空间为O(n^2)的哈希表可以改进为时间复杂度为O(n^2)到O(n^3)之间

首先对所有数排序O(nlogn)，建立一个字典dict，记录两两相加的所有和以及得到该和值的两个数字的位置数对，O(n^2) / O(n^2)

再次 O(n^2) 遍历，每一次求出两个数的和，记为 sum, 再在dict 中查找 target - sum，如果存在，查看存储的数对是否在求sum所用的数对的后面（保证题目要求a ≤ b ≤ c ≤ d）

如果在后面，则这四个数字组成一组答案

挑出所有的答案，并去除重复即可（其中去重复的时间复杂度不清楚，总体时间复杂度应该是： O(n^2) 乘 （去重复复杂度））

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