4Sum — LeetCode[通俗易懂]

4Sum — LeetCode

大家好,又见面了,我是全栈君。

原题链接: 
http://oj.leetcode.com/problems/4sum/
 


这道题要求跟
3Sum
差点儿相同,仅仅是需求扩展到四个的数字的和了。我们还是能够依照
3Sum
中的解法,仅仅是在外面套一层循环。相当于求n次
3Sum
。我们知道
3Sum
的时间复杂度是O(n^2),所以假设这样解的总时间复杂度是O(n^3)。代码例如以下:

public ArrayList<ArrayList<Integer>> fourSum(int[] num, int target) {
    ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
    if(num==null||num.length==0)
        return res;
    Arrays.sort(num);
    for(int i=num.length-1;i>2;i--)
    {
        if(i==num.length-1 || num[i]!=num[i+1])
        {
            ArrayList<ArrayList<Integer>> curRes = threeSum(num,i-1,target-num[i]);
            for(int j=0;j<curRes.size();j++)
            {
                curRes.get(j).add(num[i]);
            }
            res.addAll(curRes);
        }
    }
    return res;        
}
private ArrayList<ArrayList<Integer>> threeSum(int[] num, int end, int target)
{
    ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
    for(int i=end;i>1;i--)
    {
        if(i==end || num[i]!=num[i+1])
        {
            ArrayList<ArrayList<Integer>> curRes = twoSum(num,i-1,target-num[i]);
            for(int j=0;j<curRes.size();j++)
            {
                curRes.get(j).add(num[i]);
            }
            res.addAll(curRes);
        }
    }
    return res;
}
private ArrayList<ArrayList<Integer>> twoSum(int[] num, int end, int target)
{
    ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
    int l=0;
    int r=end;
    while(l<r)
    {
        if(num[l]+num[r]==target)
        {
            ArrayList<Integer> item = new ArrayList<Integer>();
            item.add(num[l]);
            item.add(num[r]);
            res.add(item);
            l++;
            r--;
            while(l<r&&num[l]==num[l-1])
                l++;
            while(l<r&&num[r]==num[r+1])
                r--;
        }
        else if(num[l]+num[r]>target)
        {
            r--;
        }
        else
        {
            l++;
        }
    }
    return res;
}

上述这样的方法比較直接。依据
3Sum
的结果非常easy进行推广。那么时间复杂度能不能更好呢?事实上我们能够考虑用二分法的思路,假设把全部的两两pair都求出来。然后再进行一次
Two Sum
的匹配。我们知道
Two Sum
是一个排序加上一个线性的操作,而且把全部pair的数量是O((n-1)+(n-2)+…+1)=O(n(n-1)/2)=O(n^2)。

所以对O(n^2)的排序假设不用特殊线性排序算法是O(n^2*log(n^2))=O(n^2*2logn)=O(n^2*logn),算法复杂度比上一个方法的O(n^3)是有提高的。
思路尽管明白,只是细节上会多非常多情况要处理。

首先。我们要对每个pair建一个数据结构来存储元素的值和相应的index,这样做是为了后面当找到合适的两对pair相加能得到target值时看看他们是否有重叠的index,假设有说明它们不是合法的一个结果,由于不是四个不同的元素。接下来我们还得对这些pair进行排序。所以要给pair定义comparable的函数。最后。当进行Two Sum的匹配时由于pair不再是一个值,所以不能像Two Sum中那样直接跳过同样的。每一组都得进行查看,这样就会出现反复的情况,所以我们还得给每个四个元素组成的tuple定义hashcode和相等函数,以便能够把当前求得的结果放在一个HashSet里面,这样得到新结果假设是反复的就不增加结果集了。


代码例如以下:

private ArrayList<ArrayList<Integer>> twoSum(ArrayList<Pair> pairs, int target){
    HashSet<Tuple> hashSet = new HashSet<Tuple>();
    int l = 0;
    int r = pairs.size()-1;
    ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
    while(l<r){
        if(pairs.get(l).getSum()+pairs.get(r).getSum()==target)
        {
            int lEnd = l;
            int rEnd = r;
            while(lEnd<rEnd && pairs.get(lEnd).getSum()==pairs.get(lEnd+1).getSum())
            {
                lEnd++;
            }
            while(lEnd<rEnd && pairs.get(rEnd).getSum()==pairs.get(rEnd-1).getSum())
            {
                rEnd--;
            }
            for(int i=l;i<=lEnd;i++)
            {
                for(int j=r;j>=rEnd;j--)
                {
                    if(check(pairs.get(i),pairs.get(j)))
                    {
                        ArrayList<Integer> item = new ArrayList<Integer>();
                        item.add(pairs.get(i).nodes[0].value);
                        item.add(pairs.get(i).nodes[1].value);
                        item.add(pairs.get(j).nodes[0].value);
                        item.add(pairs.get(j).nodes[1].value);
                        //Collections.sort(item);
                        Tuple tuple = new Tuple(item);
                        if(!hashSet.contains(tuple))
                        {
                            hashSet.add(tuple);
                            res.add(tuple.num);
                        }
                    }                        
                }
            }
            l = lEnd+1;
            r = rEnd-1;
        }
        else if(pairs.get(l).getSum()+pairs.get(r).getSum()>target)
        {
            r--;
        }
        else{
            l++;
        }
    }
    return res;
}
private boolean check(Pair p1, Pair p2)
{
    if(p1.nodes[0].index == p2.nodes[0].index || p1.nodes[0].index == p2.nodes[1].index)
        return false;
    if(p1.nodes[1].index == p2.nodes[0].index || p1.nodes[1].index == p2.nodes[1].index)
        return false;
    return true;
}

另外一种方法比第一种方法时间上还是有提高的,事实上这道题能够推广到k-Sum的问题。基本思想就是和另外一种方法一样进行二分。然后两两结合,只是细节就非常复杂了(这点从上面的另外一种解法就能看出来),所以不是非常适合在面试中出现。有兴趣的朋友能够进一步思考或者搜索网上材料哈。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/116177.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 如何撰写《软件需求规格说明书》

    1概述1.1编写目的指出编写《需求规格说明书》的目的。下面是示例:编写此文档的目的是进一步定制软件开发的细节问题,希望能使本软件开发工作更具体。为了使用户、软件开发者及分析和测试人员对该软件的初始规定有一个共同的理解,它说明了本软件的各项功能需求、性能需求和数据需求,明确标识各项功能的具体含义,阐述实用背景及范围,提供客户解决问题或达到目标所需要的条件或权能,提供一个度量和遵循的基准。…

    2022年4月6日
    45
  • linux切换java版本_java_home environment variable

    linux切换java版本_java_home environment variable© 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处本文根据官方文档加上自己的理解,仅供参考官方文档:https://docs.spring.io/spring-security/

    2022年8月4日
    6
  • Python可视化库

    现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观、形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理。数据可视化的应用…

    2022年4月5日
    77
  • ThinkPHP函数详解:L方法

    ThinkPHP函数详解:L方法

    2021年10月9日
    46
  • 数据挖掘 韩家炜_数据挖掘的特点

    数据挖掘 韩家炜_数据挖掘的特点第三版25页  数据挖掘又称知识发现(KDD:KnowledgeDiscoveryinDatabase),即“从数据中挖掘知识”。  丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求,这种情况被描述为“数据丰富,但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展:数据收集和数据库创建数据管理(包括数据存储和检索、数据库事务处理)高级数

    2025年6月27日
    2
  • 经典欧美电影推荐

    经典欧美电影推荐

    2021年5月4日
    93

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号