18. 四数之和
难度中等997
给你一个由
n
个整数组成的数组nums
,和一个目标值target
。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组[nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]]
(若两个四元组元素一一对应,则认为两个四元组重复):
0 <= a, b, c, d < n
a
、b
、c
和d
互不相同nums[a] + nums[b] + nums[c] + nums[d] == target
你可以按 任意顺序 返回答案 。
示例 1:
输入:nums = [1,0,-1,0,-2,2], target = 0 输出:[[-2,-1,1,2],[-2,0,0,2],[-1,0,0,1]]示例 2:
输入:nums = [2,2,2,2,2], target = 8 输出:[[2,2,2,2]]提示:
1 <= nums.length <= 200
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
有了前面的两数之和的基础,我首先想到的利用双指针的方法来解决这个问题;整个调试过程真的很艰难,最后在自己的努力下终于AC了(虽然时空复杂度并不是很优秀)。
调试过程主要要注意一下几点:
我的代码:
class Solution: def fourSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[List[int]]: result_ls = [] len_nums = len(nums) #线排序一下,这样就可使用双指针的方法 nums.sort() #print(nums) f1 = 0 f2 = 0 for element1 in range(len_nums - 3): if f1 > 0: f1 -= 1 continue f2 = 0 for element2 in range(element1 + 1, len_nums - 2): left = element2 + 1 right = len_nums - 1 if f2 > 0: f2 -= 1 continue while(left < right): sum = nums[element1] + nums[element2] + nums[left] + nums[right] #print(element1, element2, left, right) if sum == target: #print('resut',element1, element2, left, right) t_ls = [] t_ls.append(nums[element1]) t_ls.append(nums[element2]) t_ls.append(nums[left]) t_ls.append(nums[right]) result_ls.append(t_ls) left += 1 while left < right and nums[left] == nums[left - 1]: #print('left', left) left += 1 # 特殊情况就是留给right的一个值他并没有使用,而是继续自己使用的情况,那就是重复值 sum_new = nums[element1] + nums[element2] + nums[left] + nums[right] if left + 1 == right and nums[left] == nums[left + 1] and (sum == target or sum_new > target): break elif sum < target: left += 1 #print('-2',left,right) while left + 1 < right and nums[left] == nums[left - 1]: #print('left', left) left += 1 # 特殊情况就是留给right的一个值他并没有使用,而是继续自己使用的情况,那就是重复值 sum_new = nums[element1] + nums[element2] + nums[left] + nums[right] if left + 1 == right and nums[left] == nums[left + 1] and (sum == target or sum_new > target): break else: right -= 1 #print('-1',left,right) while left < right - 1 and nums[right] == nums[right + 1]: #print(' ri -1') right -= 1 sum_new = nums[element1] + nums[element2] + nums[left] + nums[right] # 同样的,特殊情况就是留给left的一个值他并没有使用,而是继续自己使用的情况,那就是重复值 if left == right - 1 and nums[right] == nums[right - 1] and (sum == target or sum_new < target): #print('le == ri -1') break while element2 < left and nums[element2] == nums[element2 + 1]: #print('ele2', element2) element2 += 1 f2 += 1 while element1 < len_nums - 3 and nums[element1] == nums[element1 + 1]: #print('ele1', element1) element1 += 1 f1 += 1 return result_ls
运行结果:
分析:
四数之和,和15.三数之和是一个思路,都是使用双指针法, 基本解法就是在15.三数之和 的基础上再套一层for循环。
但是有一些细节需要注意,例如: 不要判断nums[k] > target
就返回了,三数之和 可以通过 nums[i] > 0
就返回了,因为 0 已经是确定的数了,四数之和这道题目 target是任意值。(大家亲自写代码就能感受出来)
15.三数之和的双指针解法是一层for循环num[i]为确定值,然后循环内有left和right下表作为双指针,找到nums[i] + nums[left] + nums[right] == 0。
四数之和的双指针解法是两层for循环nums[k] + nums[i]为确定值,依然是循环内有left和right下表作为双指针,找出nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] == target的情况,三数之和的时间复杂度是O(n^2),四数之和的时间复杂度是O(n^3) 。
那么一样的道理,五数之和、六数之和等等都采用这种解法。
对于15.三数之和双指针法就是将原本暴力O(n^3)的解法,降为O(n^2)的解法,四数之和的双指针解法就是将原本暴力O(n^4)的解法,降为O(n^3)的解法。
之前我们讲过哈希表的经典题目:454.四数相加II,相对于本题简单很多,因为本题是要求在一个集合中找出四个数相加等于target,同时四元组不能重复。
而454.四数相加II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,所以相对于本题还是简单了不少!
我们来回顾一下,几道题目使用了双指针法。
双指针法将时间复杂度O(n^2)的解法优化为 O(n)的解法。也就是降一个数量级,题目如下:
操作链表:
双指针法在字符串题目中还有很多应用,后面还会介绍到。
参考代码:
class Solution: def fourSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[List[int]]: nums.sort() n = len(nums) res = [] for i in range(n): if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]: continue for k in range(i+1, n): if k > i + 1 and nums[k] == nums[k-1]: continue p = k + 1 q = n - 1 while p < q: if nums[i] + nums[k] + nums[p] + nums[q] > target: q -= 1 elif nums[i] + nums[k] + nums[p] + nums[q] < target: p += 1 else: res.append([nums[i], nums[k], nums[p], nums[q]]) while p < q and nums[p] == nums[p + 1]: p += 1 while p < q and nums[q] == nums[q - 1]: q -= 1 p += 1 q -= 1 return res
运行结果: