心得
- 题目没提到重复，且需要查询，数值本身较大，故考虑map
- 开始考虑用map保存第四个数组，然后计算前三个和取反即可，这样3层循环，应该同样逻辑再往前想一下又可以减少一层循环，此时难点的次数可以通过value来记录
- 还需仔细审题，注意细节和提示，大胆假设，小心求证
题解
- 由于是四个数组求和满足要求算出现次数，从减少循环角度，1 3或者2 2搭配最好，题意考虑不去重且不需要index这样只需要一个map即可记录所有，用key记录sum，value记录次数，这样取负数即可查询
class Solution {
public:
int fourSumCount(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, vector<int>& nums3, vector<int>& nums4) {
unordered_map<int, int> umap;
int count = 0;
for (int num1 : nums1){
for (int num2 : nums2){
umap[num1 + num2]++;
}
}
for (int num3 : nums3) {
for (int num4 : nums4) {
if (umap.find(0 - (num3 + num4)) != umap.end()){
count += umap[-(num3 + num4)];
}
}
}
return count;
}
};
心得
- 题目暗示小写，容量较小，同时仅仅用到次数，仅仅用一次说明需要计数，等等暗示可以使用哈希来进行时间复杂度优化，用空间来替代时间
- 正常AC，但可以优化，比如size大小直接判断免去遍历
题解
- 思路雷同242.字母异或
- 复杂度 N N
class Solution {
public:
bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {
int hash[26] = {0};
if (ransomNote.size() > magazine.size()) {
return false;
}
for (int i = 0; i < magazine.size(); i++) {
hash[magazine[i] - 'a']++;
}
for (int i = 0; i < ransomNote.size(); i++) {
if (hash[ransomNote[i] - 'a'] == 0) {
return false;
}
hash[ransomNote[i] - 'a']--;
}
return true;
}
};
心得
- 直接套用哈希，发现去重难以考虑全
题解
- 双指针法，关键在于去重，而两数之和不可用，因为其返回的是索引，双指针需要有序，这样排序后索引直接错乱，
- 本题如果套用哈希，需要考虑的去重逻辑更加负责，双指针相对逻辑上易于理解
- 细节很多，尤其是去重，何时去重，去重位置等
class Solution {
public:
vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
vector<vector<int>> result;
sort(nums.begin(), nums.end());
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
// 排序后，首个即可判断,a + b + c == 0
if (nums[i] > 0) {
return result;
}
// 此时去重元素a，注意写法i i-1而不是i i+1，是元素和前一个，而不是当前和后一个
// 实际上是允许一组内元素值重复，而不允许不同组的值相同，否则会漏[-1,-1,2]
if (i > 0 &&nums[i] == nums[i-1]) continue;
int left = i + 1;
int right = nums.size() - 1;
while (right > left) {
// 去重逻辑如果放在这会漏掉0 0 0 情况，导致right <= left,应该先落袋为安再去重
if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) right--;
else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) left++;
else {
result.push_back(vector<int>{nums[i], nums[left], nums[right]});
// 去重逻辑应该放在找到第一个三元组后，对b c去重
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
left++;
right--;
}
}
}
return result;
}
};
心得
- 看到还是会想到哈希，会以为复杂度降到N，然后无从下手，还是得从暴力基础上进行优化，即类似三数之和思路，再套一个循环
题解
- 三数之和的升级款，多数之和的统一模板，均是n数之和从O(N^n)通过双指针法降到O(N^n-1）,
- 需要注意其中的target
复杂度 O(N^3)
class Solution {
public:
vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) {
vector<vector<int>> result;
sort(nums.begin(), nums.end());
for (int k = 0; k < nums.size(); k++) {
// 先剪枝，注意区别于三数之和，需要>=0
// 避免-4 -3 -2 -1 和10 漏
if (nums[k] > target && nums[k] >= 0) {
break;
}
// 去重a
if (k > 0 && nums[k] == nums[k - 1]) {
continue;
}
for (int i = k + 1; i < nums.size(); i++) {
if ((nums[k] + nums[i]) > target && (nums[k] + nums[i]) >= 0){
break;
}
if (i > k + 1 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
int left = i + 1;
int right = nums.size() - 1;
while (right > left){
// 会溢出需要用long来接收
if ((long)nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] > target) {
right--;
}
else if ((long)nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] < target) {
left++;
}
else {
result.push_back(vector<int>{nums[k], nums[i], nums[left], nums[right]});
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
right--;
left++;
}
}
}
}
return result;
}
};
