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征服 LeetCode 18:四数之和的进阶攻略 - Go 语言版本

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4 数之和:LeetCode 难题的终极攻略

对于算法爱好者来说,LeetCode 18:“4 数之和”是一个经典的挑战,考验着他们在算法和数据结构方面的能力。在这篇文章中,我们将深入探讨解决这个难题的分步指南,并提供一个清晰且高效的 Go 语言解决方案。

理解问题陈述

给定一个整数数组和一个目标和,我们的任务是找出数组中所有满足和为目标值的四元组。例如,对于输入 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2] 和 target = 0,输出应为:[[-2, -1, 1, 2], [-2, 0, 0, 2], [-1, 0, 0, 1]]。

解题思路

解决“4 数之和”问题的关键在于采用以下策略:

  • 排序数组: 首先,按升序对给定数组进行排序。这将简化后续的查找过程。
  • 双指针法: 我们使用双指针法来寻找满足条件的四元组。两个指针分别指向数组的开头和结尾。我们计算当前四元组的和,并根据其与目标值的比较调整指针。
  • 避免重复: 为了避免生成重复的四元组,我们在移动指针时检查重复项。
  • 返回结果: 最后,我们将所有满足条件的四元组添加到结果列表中并返回。

Go 语言实现

func fourSum(nums []int, target int) [][]int {
    sort.Ints(nums)
    result := [][]int{}
    for i := 0; i < len(nums); i++ {
        if i > 0 && nums[i] == nums[i-1] {
            continue
        }
        j, k, l := i+1, i+2, len(nums)-1
        for j < k && k < l {
            sum := nums[i] + nums[j] + nums[k] + nums[l]
            if sum == target {
                result = append(result, []int{nums[i], nums[j], nums[k], nums[l]})
                for j < k && nums[j] == nums[j+1] {
                    j++
                }
                for k < l && nums[k] == nums[k+1] {
                    k++
                }
                j++
                k++
            } else if sum < target {
                j++
            } else {
                l--
            }
        }
    }
    return result
}

代码示例

考虑输入 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2] 和 target = 0。

  • 我们首先对数组进行排序:[0, 0, -2, -1, 1, 2]。
  • 然后,我们从第一个元素开始遍历数组。
  • 对于 i = 0,我们找到 j = 1、k = 2 和 l = 5,它们的和为 0。因此,我们得到一个四元组 [-2, -1, 1, 2]。
  • 我们继续遍历数组,跳过重复的元素。
  • 我们找到另一个四元组 [-2, 0, 0, 2]。
  • 最后,我们找到 [-1, 0, 0, 1]。
  • 我们返回结果列表:[[-2, -1, 1, 2], [-2, 0, 0, 2], [-1, 0, 0, 1]]。

结论

“4 数之和”问题不仅考察了我们的算法能力,还考察了我们对数据结构和优化技术的理解。通过结合双指针法和避免重复的策略,我们可以高效地解决此难题。希望这篇指南帮助您掌握了解决此类问题的技巧,并激励您进一步探索算法领域的奥秘。

常见问题解答

  1. 为什么需要对数组进行排序?
    排序可以简化双指针法的查找过程,并确保我们不会生成重复的四元组。

  2. 如何避免重复的四元组?
    在移动指针时,我们检查是否存在重复的元素。如果找到重复项,我们将跳过它们。

  3. 双指针法的复杂度是多少?
    双指针法的时间复杂度为 O(n³),其中 n 是数组的长度。

  4. 还有什么其他解决此问题的算法?
    其他算法包括暴力搜索(O(n⁴))和哈希表法(O(n³))。

  5. 如何提高代码效率?
    使用快速排序算法对数组进行排序,并考虑使用哈希表来查找元素可以提高代码效率。