LeetCode征服攻略：双指针技巧助力K-Sum 难题一一击破

K-Sum 问题是在一个整数数组中查找和为给定值K的K个元素。它是一种经典的算法问题，在各种应用中都有应用，例如财务分析、数据挖掘和机器学习。

在本文中，我们将讨论如何使用双指针技巧来解决K-Sum 问题。双指针技巧是一种有效的算法技术，可以用来解决许多不同的问题。它通过使用两个指针来遍历数组，从而可以减少时间复杂度。

在K-Sum 问题中，我们可以使用双指针技巧来找到和为给定值K的K个元素。首先，我们将数组排序，然后使用两个指针分别指向数组的开头和结尾。我们将这两个指针向中间移动，并计算当前指向的元素的和。如果和大于K，我们将右指针向左移动。如果和小于K，我们将左指针向右移动。如果和等于K，我们就找到了一个解。我们将两个指针继续向中间移动，直到找到所有解。

使用双指针技巧来解决K-Sum 问题的时间复杂度是O(n^2)，其中n是数组的长度。这比使用蛮力法来解决这个问题要快得多。

以下是使用双指针技巧来解决K-Sum 问题的代码：

def kSum(nums, target, k):
    """
    :type nums: List[int]
    :type target: int
    :type k: int
    :rtype: List[List[int]]
    """
    nums.sort()
    res = []

    def kSumHelper(nums, target, k, start, res):
        if k == 2:
            l, r = start, len(nums) - 1
            while l < r:
                s = nums[l] + nums[r]
                if s == target:
                    res.append([nums[l], nums[r]])
                    while l < r and nums[l] == nums[l + 1]:
                        l += 1
                    while l < r and nums[r] == nums[r - 1]:
                        r -= 1
                    l += 1
                    r -= 1
                elif s < target:
                    l += 1
                else:
                    r -= 1
            return

        for i in range(start, len(nums) - k + 1):
            if i > start and nums[i] == nums[i - 1]:
                continue
            kSumHelper(nums, target - nums[i], k - 1, i + 1, res)

    kSumHelper(nums, target, k, 0, res)
    return res

以上代码的时间复杂度是O(n^2)，其中n是数组的长度。

K-Sum 问题是一个经典的算法问题，在各种应用中都有应用。使用双指针技巧可以有效地解决K-Sum 问题。