Code06_四数相加II_赎金信_三数之和_四数之和

文章介绍了LeetCode的四数相加II问题,通过使用哈希表降低复杂度,避免暴力四重循环。同时讨论了赎金信问题,利用哈希数组检查赎金信能否由杂志字符构成。此外,提到了三数之和问题,强调了排序和双指针法在解决这类问题中的应用,并详细解释了去重的策略。

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Code06_四数相加II_赎金信_三数之和_四数之和

第454题.四数相加II

454. 四数相加 II - 力扣(LeetCode)

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。

为了使问题简单化,所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N,且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -2^28 到 2^28 - 1 之间,最终结果不会超过 2^31 - 1 。

例如:

输入:

  • A = [ 1, 2]
  • B = [-2,-1]
  • C = [-1, 2]
  • D = [ 0, 2]

输出:

2

解释:

两个元组如下:

  1. (0, 0, 0, 1) -> A[0] + B[0] + C[0] + D[1] = 1 + (-2) + (-1) + 2 = 0
  2. (1, 1, 0, 0) -> A[1] + B[1] + C[0] + D[0] = 2 + (-1) + (-1) + 0 = 0

思路

最直观的思路,四个循环遍历嵌套,但是这样太暴力复杂度太高;所以这里用了一个思想就是,我先遍历前两个算a+b,我在遍历后两个算c+d,然后再看a+b+c+d是否等于0,这个时候复杂度就讲到了n的平方。

在数据结构上,这里采用了hashmap,因为我们需要统计一个次数

而这道题目是四个独立的数组,只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以,不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况,所以相对于题目18. 四数之和,题目15.三数之和,还是简单了不少!

如果本题想难度升级:就是给出一个数组(而不是四个数组),在这里找出四个元素相加等于0,答案中不可以包含重复的四元组,大家可以思考一下,后续的文章我也会讲到的。

本题解题步骤:

  1. 首先定义 一个unordered_map,key放a和b两数之和,value 放a和b两数之和出现的次数。
  2. 遍历大A和大B数组,统计两个数组元素之和,和出现的次数,放到map中。
  3. 定义int变量count,用来统计 a+b+c+d = 0 出现的次数。
  4. 在遍历大C和大D数组,找到如果 0-(c+d) 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。
  5. 最后返回统计值 count 就可以了

以下代码我认为有一个比较精髓的地方在于

map.put(temp, map.get(temp) + 1);

因为hashmap会自动帮你判断key是否存在,所以如果就直接把这个key的value做累加就好了

class Solution {
    public int fourSumCount(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3, int[] nums4) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int temp;
        int res = 0;
        //统计两个数组中的元素之和,同时统计出现的次数,放入map
        for (int i : nums1) {
            for (int j : nums2) {
                temp = i + j;
                if (map.containsKey(temp)) {
                    map.put(temp, map.get(temp) + 1);
                } else {
                    map.put(temp, 1);
                }
            }
        }
        //统计剩余的两个元素的和,在map中找是否存在相加为0的情况,同时记录次数
        for (int i : nums3) {
            for (int j : nums4) {
                temp = i + j;
                if (map.containsKey(0 - temp)) {
                    res += map.get(0 - temp);
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

383. 赎金信

给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串,判断第一个字符串 ransom 能不能由第二个字符串 magazines 里面的字符构成。如果可以构成,返回 true ;否则返回 false。

(题目说明:为了不暴露赎金信字迹,要从杂志上搜索各个需要的字母,组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)

注意:

你可以假设两个字符串均只含有小写字母。

canConstruct(“a”, “b”) -> false
canConstruct(“aa”, “ab”) -> false
canConstruct(“aa”, “aab”) -> true

思路

这道题目和242.有效的字母异位词 (opens new window)很像,242.有效的字母异位词 (opens new window)相当于求 字符串a 和 字符串b 是否可以相互组成 ,而这道题目是求 字符串a能否组成字符串b,而不用管字符串b 能不能组成字符串a。

本题判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成,但是这里需要注意两点。

  • 第一点“为了不暴露赎金信字迹,要从杂志上搜索各个需要的字母,组成单词来表达意思” 这里说明杂志里面的字母不可重复使用。
  • 第二点 “你可以假设两个字符串均只含有小写字母。” 说明只有小写字母,这一点很重要

因为题目所只有小写字母,那可以采用空间换取时间的哈希策略, 用一个长度为26的数组还记录magazine里字母出现的次数。

然后再用ransomNote去验证这个数组是否包含了ransomNote所需要的所有字母。

依然是数组在哈希法中的应用。

class Solution {
    public boolean canConstruct(String ransomNote, String magazine) {
        // 定义一个哈希映射数组
        int[] record = new int[26];

        // 遍历
        for(char c : magazine.toCharArray()){
            record[c - 'a'] += 1;
        }

        for(char c : ransomNote.toCharArray()){
            record[c - 'a'] -= 1;
        }
        
        // 如果数组中存在负数,说明ransomNote字符串总存在magazine中没有的字符
        for(int i : record){
            if(i < 0){
                return false;
            }
        }

        return true;
    }
}

第15题. 三数之和

给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。

注意: 答案中不可以包含重复的三元组。

示例:

给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],

满足要求的三元组集合为: [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ]

思路

双指针

其实这道题目使用哈希法并不十分合适,因为在去重的操作中有很多细节需要注意,在面试中很难直接写出没有bug的代码。

而且使用哈希法 在使用两层for循环的时候,能做的剪枝操作很有限,虽然时间复杂度是O(n^2),也是可以在leetcode上通过,但是程序的执行时间依然比较长 。

接下来我来介绍另一个解法:双指针法,这道题目使用双指针法 要比哈希法高效一些,那么来讲解一下具体实现的思路。

动画效果如下:

在这里插入图片描述

拿这个nums数组来举例,这道题精髓有三

  • 首先将数组排序
  • 然后有一层for循环,i从下标0的地方开始
  • 同时定一个下标left 定义在i+1的位置上,定义下标right 在数组结尾的位置上。

依然还是在数组中找到 abc 使得a + b +c =0,我们这里相当于 a = nums[i],b = nums[left],c = nums[right]。

接下来如何移动left 和right呢, 如果nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0 就说明 此时三数之和大了,因为数组是排序后了,所以right下标就应该向左移动,这样才能让三数之和小一些。

如果 nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0 说明 此时 三数之和小了,left 就向右移动,才能让三数之和大一些,直到left与right相遇为止。

时间复杂度:O(n^2)。

最精髓的是接下来的去重

关键要区分是

  • 遍历元素的去重
  • 最终收获的结果集的去重(这里的关键是序列是有序)

这里看视频讲解会比较好理解

a的去重

说道去重,其实主要考虑三个数的去重。 a, b ,c, 对应的就是 nums[i],nums[left],nums[right]

a 如果重复了怎么办,a是nums里遍历的元素,那么应该直接跳过去。

但这里有一个问题,是判断 nums[i] 与 nums[i + 1]是否相同,还是判断 nums[i] 与 nums[i-1] 是否相同。

有同学可能想,这不都一样吗。

其实不一样!

都是和 nums[i]进行比较,是比较它的前一个,还是比较他的后一个。

如果我们的写法是 这样:

if (nums[i] == nums[i + 1]) { // 去重操作
    continue;
}

那就我们就把 三元组中出现重复元素的情况直接pass掉了。 例如{-1, -1 ,2} 这组数据,当遍历到第一个-1 的时候,判断 下一个也是-1,那这组数据就pass了。

我们要做的是 不能有重复的三元组,但三元组内的元素是可以重复的!

所以这里是有两个重复的维度。

那么应该这么写:

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
    continue;
}

这么写就是当前使用 nums[i],我们判断前一位是不是一样的元素,在看 {-1, -1 ,2} 这组数据,当遍历到 第一个 -1 的时候,只要前一位没有-1,那么 {-1, -1 ,2} 这组数据一样可以收录到 结果集里。

这是一个非常细节的思考过程。

b与c的去重

很多同学写本题的时候,去重的逻辑多加了 对right 和left 的去重:(代码中注释部分)

while (right > left) {
    if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) {
        right--;
        // 去重 right
        while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--;
    } else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) {
        left++;
        // 去重 left
        while (left < right && nums[left] == nums[left - 1]) left++;
    } else {
    }
}

但细想一下,这种去重其实对提升程序运行效率是没有帮助的。

拿right去重为例,即使不加这个去重逻辑,依然根据 while (right > left)if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) 去完成right-- 的操作。

多加了 while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--; 这一行代码,其实就是把 需要执行的逻辑提前执行了,但并没有减少 判断的逻辑。

最直白的思考过程,就是right还是一个数一个数的减下去的,所以在哪里减的都是一样的。

所以这种去重 是可以不加的。 仅仅是 把去重的逻辑提前了而已。

class Solution {
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(nums);
	// 找出a + b + c = 0
        // a = nums[i], b = nums[left], c = nums[right]
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
	    // 排序之后如果第一个元素已经大于零,那么无论如何组合都不可能凑成三元组,直接返回结果就可以了
            if (nums[i] > 0) { 
                return result;
            }

            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {  // 去重a
                continue;
            }

            int left = i + 1;
            int right = nums.length - 1;
            while (right > left) {
                int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
                if (sum > 0) {
                    right--;
                } else if (sum < 0) {
                    left++;
                } else {
                    result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
		    // 去重逻辑应该放在找到一个三元组之后,对b 和 c去重
                    while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
                    while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
                    
                    right--; 
                    left++;
                }
            }
        }
        return result;
    }
}
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