4sum

本文介绍了一种解决四数之和问题的高效算法。通过先排序数组,再利用双指针技巧寻找四个数相加等于目标值的组合,并通过去重操作确保结果的唯一性。

算法思路:步骤一:判断数组中元素个数,然后对数组排序;

    步骤二:遍历数组中任意的两个数,然后设置left,right标志,如果sum<target 则left右移,否则,right左移,直到 sum == target;

    步骤三:将sum==target的四个数构成的容器,存到vector<vector<int>> result 中;

    步骤四:对容器中相同的元素进行去重:

1)sort(result.begin(),result.end()); 使用函数sort 对它进行排序

2)  auto it =unique(result.begin(),result.end()); 使用函数unique对数组进行重新排列,“消除” 相邻的重复项(此刻的消除实际只是把重复的项放到的容器 末尾),unique函数返回一个迭代器,指向最后一个不重复元素之后的位置;

3)erase(it,result.end());使用erase函数删除迭代器it之后的所有元素;容器中剩余部分的元素是不重复的。

注意:和3sum相比,思路基本一样,唯一的区别就是要多加一层for循环 。


vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) {
        vector<vector<int>>  result;
        int  n = nums.size();
        sort(nums.begin(),nums.end());
        if(n<4){
            return result;
        }
        else{
            for(int i=0;i<n-1;++i){
                for(int j=i+1;j<n;++j){
                      int left=j+1;
                         int right=n-1;
                           while(left<right){
                        int sum=nums[i]+nums[j]+nums[left]+nums[right];
                          if(sum == target){
                            vector<int> temp;
                                   temp.push_back(nums[i]);
                             temp.push_back(nums[j]);
                             temp.push_back(nums[left]);
                             temp.push_back(nums[right]);
                            result.push_back(temp);
                            left++;
                                  right--;
                        }
                        else if(sum<target){
                            left++;
                        }
                        else
                            right--;
                    }
                }
               }
         }
        sort(result.begin(),result.end());
        auto it=unique(result.begin(),result.end());
        result.erase(it,result.end());
        return result;
    }

在LeetCode中解决2Sum、3Sum4Sum问题时,利用双指针算法可以有效地提高解题效率。下面是针对每个问题的解决方法和时间复杂度分析。 参考资源链接:[Python双指针算法解LeetCode2/3/4Sum问题](https://wenku.csdn.net/doc/3s1mcqk5a2?spm=1055.2569.3001.10343) 2Sum问题的解决方法: a. 暴力解法:使用嵌套循环遍历数组中的每对元素,时间复杂度为O(n^2)。 b. 排序优化:对数组进行排序后使用双指针,时间复杂度为O(n log n)。 c. 哈希表结构:构建一个哈希表以存储元素值和其索引,时间复杂度为O(n)。 3Sum问题的解决方法: 由于问题要求找出所有不重复的三元组,因此在排序后使用双指针是较为有效的方法。首先对数组进行排序,然后对于数组中的每个元素,使用左右两个指针在该元素后面的数组中寻找满足条件的三元组。时间复杂度为O(n^2)。 4Sum问题的解决方法: 4Sum问题可以看作是3Sum问题的扩展,需要嵌套使用双指针技术。首先对数组进行排序,然后对于数组中的每个元素,考虑该元素后面的数组中是否存在两个数的和等于目标值减去该元素值的负数。时间复杂度为O(n^3),由于使用了排序,因此最坏情况下的时间复杂度会更高。 综上所述,双指针算法在处理这类问题时能够显著减少计算量,尤其在数组已经排序的情况下。通过合理运用排序和双指针技巧,我们可以将求解时间从指数级别降低到多项式级别,这对于算法性能的提升至关重要。如果需要更深入地理解双指针算法及其在这些问题上的应用,推荐阅读《Python双指针算法解LeetCode2/3/4Sum问题》。这份资源详细介绍了不同解法的代码实现,并且通过多个示例,帮助读者更好地掌握双指针算法的精髓。 参考资源链接:[Python双指针算法解LeetCode2/3/4Sum问题](https://wenku.csdn.net/doc/3s1mcqk5a2?spm=1055.2569.3001.10343)
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