18. 4Sum

本文介绍了一种解决四数之和问题的高效算法。该算法通过先排序再使用双指针技巧,将时间复杂度降低到O(n^3),并确保了结果中没有重复的四元组组合。此外,文章还提供了详细的C++实现代码。

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Given an array S of n integers, are there elements a, b, c, and d in S such that a + b + c + d = target? Find all unique quadruplets in the array which gives the sum of target.

Note:
Elements in a quadruplet (a,b,c,d) must be in non-descending order. (ie, a ≤ b ≤ c ≤ d)
The solution set must not contain duplicate quadruplets.
For example, given array S = {1 0 -1 0 -2 2}, and target = 0.

A solution set is:
(-1,  0, 0, 1)
(-2, -1, 1, 2)
(-2,  0, 0, 2)

和3Sum思想一样,这个复杂度是O(n^3)

class Solution {
public:
    vector<vector<int> > fourSum(vector<int> &num, int target) {

        vector<vector<int> > res;

        if (num.empty())
            return res;

        std::sort(num.begin(),num.end());

        for (int i = 0; i < num.size(); i++) {

            int target_3 = target - num[i];

            for (int j = i + 1; j < num.size(); j++) {

                int target_2 = target_3 - num[j];

                int front = j + 1;
                int back = num.size() - 1;

                while(front < back) {

                    int two_sum = num[front] + num[back];

                    if (two_sum < target_2) front++;

                    else if (two_sum > target_2) back--;

                    else {

                        vector<int> quadruplet(4, 0);
                        quadruplet[0] = num[i];
                        quadruplet[1] = num[j];
                        quadruplet[2] = num[front];
                        quadruplet[3] = num[back];
                        res.push_back(quadruplet);

                        // Processing the duplicates of number 3
                        while (front < back && num[front] == quadruplet[2]) ++front;

                        // Processing the duplicates of number 4
                        while (front < back && num[back] == quadruplet[3]) --back;

                    }
                }

                // Processing the duplicates of number 2
                while(j + 1 < num.size() && num[j + 1] == num[j]) ++j;
            }

            // Processing the duplicates of number 1
            while (i + 1 < num.size() && num[i + 1] == num[i]) ++i;

        }

        return res;

    }
};
### 正确使用 `torch.sum` 函数 #### 输入参数说明 `torch.sum` 接受多个输入参数来控制求和操作的行为: - **input**: 需要进行求和运算的张量。 - **dim (可选)**: 指定沿哪个维度执行求和。如果未指定,则会对整个张量中的所有元素求和[^2]。 - **keepdim (默认 False)**: 如果设置为 True,在输出中保留被缩减的维度,其大小变为1;否则该维度会被压缩掉。 - **dtype (可选)**: 可以用来指定期望返回张量的数据类型。 #### 使用实例展示 下面通过具体的例子来理解这些参数的作用: 假设有一个形状为 `(3, 4)` 的二维张量 `x`: ```python import torch x = torch.tensor([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]) print(f"x:\n{x}") ``` ##### 对整张表求和 当不提供任何额外参数时,默认会计算整个张量内所有数值之和: ```python total_sum = torch.sum(x) print(total_sum) # 输出 tensor(66) ``` 这相当于将矩阵展平成一维向量后再做累加处理[^1]。 ##### 沿特定轴方向求和 可以沿着某个具体的方向来进行累积相加的操作。比如想要获得每一列上的总和(即按行求和),则应设定 `dim=0`; 若要获取每行内的合计数(即按列求和),就设 `dim=1`. ```python column_sums = torch.sum(x, dim=0) row_sums = torch.sum(x, dim=1) print(column_sums) # 结果类似于 tensor([12, 15, 18, 21]) print(row_sums) # 结果类似于 tensor([ 6, 22, 38]) ``` 这里分别展示了两种不同方式下的部分结果[^4]。 ##### 维度保持选项 (`keepdim=True`) 有时为了后续进一步加工数据结构不变形的需求,可以在调用此方法的同时加入 `keepdim=True`, 这样即使进行了降维聚合之后仍然能维持原有数组的空间布局特性。 ```python sum_with_keepdim = torch.sum(x, dim=1, keepdim=True) print(sum_with_keepdim.shape) # 形状将是 torch.Size([3, 1]), 而不是简单的长度为3的一维tensor ``` 这样做的好处是在某些情况下便于与其他相同尺寸的数据集组合起来继续下一步骤的工作流程.
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