2021暑假Leetcode刷题——Two Pointers(2)
程序员文章站
2024-02-29 08:20:28
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5. 3Sum Closest
思路和3Sum很类似。排序后declare一个difference变量,然后照旧外指针遍历从 0 到 length-2 ,外指针右侧左右指针相向移动。内部循环中计算出每次左右指针移动时所指值的和,与target计算差值与difference比较(注意用绝对值)。如果和小于target左指针右移,大于则右指针左移。注意点:外侧i循环终止的条件上可以加一个difference != 0,这样若sum等于target则直接跳出循环。时间复杂度 O(N^2),空间复杂度 O(1)。
Java的码:
public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {
if (nums == null || nums.length < 3) {
return 0;
}
Arrays.sort(nums);
int diff = Integer.MAX_VALUE;
int length = nums.length;
for (int i = 0; i < length - 2 && diff != 0; ++i) {
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue;
int left = i + 1;
int right = length - 1;
while (left < right) {
int sum = nums[left] + nums[right] + nums[i];
diff = Math.abs(sum - target) < Math.abs(diff) ? sum - target : diff;
if (sum < target) {
++left;
} else {
--right;
}
}
}
return target + diff;
}
6. 4Sum
思路:外侧两个指针从左开始循环,在右侧剩下的地方进行2Sum,分两个函数进行。
外侧总函数:时间复杂度O(N^3)。
public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
Arrays.sort(nums); //先排序方便去重
//异常检查,包括target过大或过小
if (nums == null || nums.length < 4 || nums[0] * 4 > target
|| target > nums[nums.length - 1] * 4) {
return result;
}
//最外侧i去重,与3Sum相似,注意i的范围
for (int i = 0; i < nums.length - 3; ++i) {
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue;
//j去重,与3Sum相似
for (int j = i + 1; j < nums.length - 2; ++j) {
if (j != i + 1 && nums[j] == nums[j - 1]) continue;
//从2Sum返回的结果中每个List加入nums[i]和nums[j]
for (var set : twoSum(nums, target - nums[i] - nums[j], j + 1)){
result.add(new ArrayList<>(Arrays.asList(nums[i], nums[j])));
result.get(result.size() - 1).addAll(set);
}
}
}
return result;
}
2Sum函数做法:
6.1. HashSet:与Two Sum里第三种方法类似。遍历nums,先检测HashSet中是否存有 target - nums[i],再将其存入set。注意点:在非空的情况下,每次循环检查List里最后加的一组是不是和nums[i]相同。如此,可以避免重复的两个值被记下,也可以让防止程序忽略自身加和满足target的情况(如target=4,[2,2,2,2,2])。空间复杂度O(N)。
Java的码:
public List<List<Integer>> twoSum(int[] nums, int target, int start) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
Set<Integer> set = new HashSet<>();
for (int i = start; i < nums.length; ++i) {
if (!result.isEmpty() && result.get(result.size() - 1).get(1) == nums[i]) continue;
int remain = target - nums[i];
if (set.contains(remain)) {
result.add(Arrays.asList(remain, nums[i]));
}
set.add(nums[i]);
}
return result;
}
6.2. Two Pointer:思路和3Sum的思路一模一样。左右指针夹逼直到相遇。空间复杂度O(1)。
public List<List<Integer>> twoSum(int[] nums, int target, int start) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
int right = nums.length - 1;
int left = start;
while (left < right) {
int sum = nums[left] + nums[right];
if ((left != start && nums[left] == nums[left - 1]) || (sum < target)) {
++left;
} else if ((right < nums.length - 1 && nums[right] == nums[right + 1])
|| (sum > target)) {
--right;
} else {
result.add(Arrays.asList(nums[left++], nums[right--]));
}
}
return result;
}
7. kSum
思路和4Sum一样,分出2Sum函数,然后递归解决前k-2个数字,每次递归往Listli加一个数字。
Java的码:时间复杂度O(N^{k-1})
public List<List<Integer>> kSum(int[] nums, int target, int start, int k) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
if (start == nums.length || nums[start] * k > target
|| target > nums[nums.length - 1] * k){
return result;
}
if (k == 2) return twoSum(nums, target, start);
for (int i = start; i < nums.length; ++i) {
if (i == start || nums[i - 1] != nums[i]) { //一样的去重方法
for (var set : kSum(nums, target - nums[i], i + 1, k - 1)) {
res.add(new ArrayList<>(Arrays.asList(nums[i])));
res.get(res.size() - 1).addAll(set);
}
}
}
return res;
}