4Sum -- LeetCode
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了4Sum -- LeetCode相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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:
思路尽管明白,只是细节上会多非常多情况要处理。
代码例如以下:
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。
以上是关于4Sum -- LeetCode的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章