Leetcode 454: 4Sum II
作者:互联网
Leetcode 454: 4Sum II
Given four lists A, B, C, D of integer values, compute how many tuples (i, j, k, l) there are such that A[i] + B[j] + C[k] + D[l] is zero.
To make problem a bit easier, all A, B, C, D have same length of N where 0 ≤ N ≤ 500. All integers are in the range of -228 to 228 - 1 and the result is guaranteed to be at most 231 - 1.
说人话:
给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l) ,使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。
为了使问题简单化,所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N,且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -228 到 228 - 1 之间,最终结果不会超过 231 - 1 。
几个要点:
- N 不会超过 500
- 最终结果不会超过 231-1,确保了不会发生溢出
- 题目要求的是多少个元组,只需要回答个数
[法1] 暴力法
思路
最简单的方法肯定是进行四层 for 循环,找到满足条件的元组就累计加1。
代码
class Solution {
public int fourSumCount(int[] A, int[] B, int[] C, int[] D) {
int result = 0;
for(int a=0;a<A.length;a++){
for(int b=0;b<B.length;b++){
for(int c=0;c<C.length;c++){
for(int d=0;d<D.length;d++){
if(A[a]+B[b]+C[c]+D[d] == 0){
result ++;
}
}
}
}
}
return result;
}
}
提交结果
代码分析
- 时间复杂度:很显然四层 for 循环是 O(n4)
- 空间复杂度:O(1)
改进思路
肯定是不能用四层 for 循环的,哪怕 N 不会超过 500,n4 也是一个非常大的数字了。
一个思路就将 A[a] 的结果存到集合中,这样我们就只需要找 B[b] + C[c] + D[d] = target -A[a]
的元组了,这样就优化到了 O(n3)。
再进一步,因为 N 最大只是 500, N2 也才 250000,所以我们可以将 A[i] + B[i] 的结果存到集合中,然后就只需要找 C[c] + D[d] = target - A[a] - B[b]
的元组了。O(n2)= 250000 的时间复杂度我们还是可以接受的。
[法2] 利用查找集
思路
- 将 A[a] + B[b] 的结果存到集合中
- 这里是要选择哪种集合呢? Set 还是 Map 呢?
- 因为 A[a] + B[b] 的结果可能是重复的,所以我们需要记录这个结果出现的次数,所以需要用 Map。
- 找
C[c] + D[d] = target - A[a] - B[b]
的元组
代码
class Solution {
public int fourSumCount(int[] A, int[] B, int[] C, int[] D) {
int result = 0;
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
//存入 A[a] + B[b] 的所有情况及其出现的次数
for(int a=0;a<A.length;a++){
for(int b=0;b<B.length;b++){
int temp = A[a] + B[b];
Integer value = map.get(temp);
if(value != null && value>0){
//记录次数
value++;
map.put(temp,value);
}else{
map.put(temp,1);
}
}
}
//寻找 C[c] + D[d] = target - A[a] - B[b]
for(int c=0;c<C.length;c++){
for(int d=0;d<D.length;d++){
Integer value = map.get(0-C[c]-D[d]);
if(value!=null && value>0){
//累计次数
result += value;
}
}
}
return result;
}
}
代码分析
- 时间复杂度:O(n2)
- 空间复杂度:O(n2)
标签:4Sum,target,int,复杂度,454,元组,II,result,500 来源: https://blog.51cto.com/u_15298624/3035442