多数之和问题(2 -> n)
作者:互联网
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数组定和问题
本文从两数之和引申到n数之和的算法问题。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、两数之和
思想:考察数据结构的使用,map O(1)的查询优势。
问题描述:
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。
要点
要点1:map相比数组能更快查到数组值对应的索引
要点2:相加的两数下标不相同
过程:
step1:将数组值和索引放入map,便于查询
step2:遍历数组,对每个数num[ i ], 在map中查找target - num[ i ],得到对应索引
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int[] result = {-1, -1};
for(int i = 0; i < nums.length; i++)
{
map.put(nums[i], i);
}
for(int i = 0; i < nums.length; i++)
{
int temp = target - nums[i];
if(map.containsKey(temp) && i != map.get(temp))
{
result[0] = i;
result[1] = map.get(temp);
return result;
}
}
return result;
}
}
优化:若数组有重复元素,改进如下:边查询边建立hash
思路:前半部分建立map,后半部分匹配到前半部分时得到结果
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0; i< nums.length; i++) {
//成功匹配:i为后一个元素
if(map.containsKey(target - nums[i])) {
return new int[] {map.get(target-nums[i]),i};
}
//未成功匹配:使用i建立map
//case1:i可能与后面的数匹配,i为前一个元素
//case2:i不会和后面数匹配
map.put(nums[i], i);
}
throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}
}
二、三数之和
1.法一:Map加速查询
问题描述:
给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有和为 0 且不重复的三元组。
要点:
要点1:算法主要过程的复杂度大于平方级别时,使用排序简化问题
要点2:n个数和问题,target/n 分界
代码如下(示例):
class Solution {
/*
想法1:map加速查询
*/
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
Set<List<Integer>> set = new LinkedHashSet<>();
Arrays.sort(nums);
for(int i = 0; i < nums.length; i++)
{
if(nums[i] > 0)
break; //提前停止,无需继续搜索
if( i > 0 && nums[i] == nums[i-1])
continue; //重复元组只考虑一个
//如下代码为两数之和
int target = -nums[i];
for(int j = i + 1; j < nums.length; j++)
{
if(map.containsKey(target - nums[j]))
set.add(Arrays.asList(nums[i], nums[map.get(target - nums[j])], nums[j]));
else
map.put(nums[j], j);
}
map.clear();
}
for(List<Integer> list0 : set)
list.add(list0);
return list;
}
}
2.法二:排序+双指针
注:该方法也是一种常用思路,移动 左指针 和 右指针 调节结果的大小
排序+双指针:使用L,R调整当前值以达到目标值。
方法思路:
要点1:三个数中必有一个小于0,对每个小于0的数:进行两数之和问题
要点2:当前和小于target,L++;当前和大于target,R–。
代码如下(示例):
class Solution {
public static List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
List<List<Integer>> ans = new ArrayList();
int len = nums.length;
if(nums == null || len < 3) return ans;
Arrays.sort(nums);
for (int i = 0; i < len ; i++) {
if(nums[i] > 0)
break; //提前结束
if(i > 0 && nums[i] == nums[i-1])
continue; // 去重
//设置左右指针
int L = i+1;
int R = len-1;
while(L < R){
int sum = nums[i] + nums[L] + nums[R];
if(sum == 0){
ans.add(Arrays.asList(nums[i],nums[L],nums[R]));
while (L<R && nums[L] == nums[L+1]) L++; // 去重
while (L<R && nums[R] == nums[R-1]) R--; // 去重
L++;
R--;
}
else if (sum < 0)
L++;
else if (sum > 0)
R--;
}
}
return ans;
}
}
n个数之和
原理同三数之和:排序+双指针
class Solution {
public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
List<List<Integer>> quadruplets = new ArrayList<List<Integer>>();
if (nums == null || nums.length < 4) {
return quadruplets;
}
Arrays.sort(nums);
int length = nums.length;
for (int i = 0; i < length - 3; i++) {
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
if (nums[i] + nums[i + 1] + nums[i + 2] + nums[i + 3] > target) {
break;
}
if (nums[i] + nums[length - 3] + nums[length - 2] + nums[length - 1] < target) {
continue;
}
for (int j = i + 1; j < length - 2; j++) {
if (j > i + 1 && nums[j] == nums[j - 1]) {
continue;
}
if (nums[i] + nums[j] + nums[j + 1] + nums[j + 2] > target) {
break;
}
if (nums[i] + nums[j] + nums[length - 2] + nums[length - 1] < target) {
continue;
}
int left = j + 1, right = length - 1;
while (left < right) {
int sum = nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right];
if (sum == target) {
quadruplets.add(Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[left], nums[right]));
while (left < right && nums[left] == nums[left + 1]) {
left++;
}
left++;
while (left < right && nums[right] == nums[right - 1]) {
right--;
}
right--;
} else if (sum < target) {
left++;
} else {
right--;
}
}
}
}
return quadruplets;
}
}
标签:map,target,nums,int,问题,++,length,多数 来源: https://blog.csdn.net/weixin_44117376/article/details/118343158