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深入探索 LeetCode18 四数之和 | 刷题打卡的解题策略与要点
前端
2023-12-20 15:32:53
深入解析 LeetCode 18 四数之和:破解难题的最佳策略
前言
LeetCode 18 四数之和问题是一个经典的面试难题,要求你找到给定数组中所有满足特定和的四元组。解决这个问题需要深入的算法理解和高效的数据结构。在本文中,我们将探讨两种解决此问题的有效策略,并提供详细的代码实现。
算法简介
策略 1:将三数之和问题转化为两数之和问题
这个策略的精髓在于将四数之和问题分解成更小的子问题。首先,我们将四数之和问题转化为三个数之和与一个数之和的问题。使用现有的三数之和算法,我们可以有效地找到满足条件的三元组。然后,我们可以利用这些三元组,通过两数之和算法找到满足目标和的四元组。
策略 2:利用哈希表存储已经计算过的结果
为了避免重复计算,我们可以利用哈希表存储已经计算过的结果。这样,在计算下一个四元组时,我们可以快速判断该四元组是否已经计算过,从而避免不必要的重复计算。
算法步骤
策略 1
- 对给定数组进行排序。
- 使用双指针算法寻找满足条件的三元组。
- 利用哈希表存储已经计算过的三元组。
- 使用哈希表寻找满足条件的四元组。
策略 2
- 对给定数组进行排序。
- 使用双指针算法和哈希表寻找满足条件的三元组。
- 使用双指针算法和哈希表寻找满足条件的四元组。
代码示例
def fourSum(nums, target):
"""
Finds all unique quadruplets in the array that sum up to the target.
Args:
nums: A list of integers.
target: The target sum.
Returns:
A list of lists of four integers representing all unique quadruplets.
"""
# Sort the array.
nums.sort()
# Create a set to store the unique quadruplets.
quadruplets = set()
# Iterate over the array.
for i in range(len(nums) - 3):
# Check if the current element is the same as the previous element.
if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
continue
# Find all unique three-sums that sum up to the target - nums[i].
three_sum_target = target - nums[i]
three_sum_results = find_three_sum(nums[i + 1:], three_sum_target)
# Iterate over the three-sum results.
for three_sum_result in three_sum_results:
# Add the current quadruplet to the set.
quadruplets.add((nums[i],) + three_sum_result)
# Return the list of unique quadruplets.
return list(quadruplets)
def find_three_sum(nums, target):
"""
Finds all unique triplets in the array that sum up to the target.
Args:
nums: A list of integers.
target: The target sum.
Returns:
A list of lists of three integers representing all unique triplets.
"""
# Create a set to store the unique triplets.
triplets = set()
# Iterate over the array.
for i in range(len(nums) - 2):
# Check if the current element is the same as the previous element.
if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
continue
# Find all unique two-sums that sum up to the target - nums[i].
two_sum_target = target - nums[i]
two_sum_results = find_two_sum(nums[i + 1:], two_sum_target)
# Iterate over the two-sum results.
for two_sum_result in two_sum_results:
# Add the current triplet to the set.
triplets.add((nums[i],) + two_sum_result)
# Return the list of unique triplets.
return list(triplets)
def find_two_sum(nums, target):
"""
Finds all unique pairs in the array that sum up to the target.
Args:
nums: A list of integers.
target: The target sum.
Returns:
A list of lists of two integers representing all unique pairs.
"""
# Create a set to store the unique pairs.
pairs = set()
# Create a set to store the seen numbers.
seen = set()
# Iterate over the array.
for num in nums:
# Check if the complement of the current number is in the seen set.
complement = target - num
if complement in seen:
# Add the current pair to the set.
pairs.add((min(num, complement), max(num, complement)))
# Add the current number to the seen set.
seen.add(num)
# Return the list of unique pairs.
return list(pairs)
结语
通过本文,我们探索了解决 LeetCode 18 四数之和问题的两种有效策略。这两种策略都巧妙地将复杂问题分解成更简单的子问题,并利用哈希表来提高效率。通过理解这些算法背后的原理和实现代码,你可以增强你在解决此类编程挑战时的技能。
常见问题解答
- 为什么需要将三数之和问题转化为两数之和问题?
这样可以利用现有的三数之和算法,更有效地找到满足条件的三元组。
- 使用哈希表存储已经计算过的结果有什么好处?
这样可以避免重复计算,从而提高算法的效率。
- 这两种策略哪个更有效?
在大多数情况下,策略 2 由于其使用哈希表优化了计算过程,因此更有效。
- 除了本文中提到的策略外,还有其他解决四数之和问题的算法吗?
是的,还有一些其他算法,例如基于哈希表的算法和基于树的算法。
- 如何选择使用哪种策略?
根据给定的数据结构和具体问题要求,选择最合适的策略。