一个函数秒杀 2Sum 3Sum 4Sum 问题

作者：labuladong

公众号：labuladong

经常刷 LeetCode 的读者肯定知道鼎鼎有名的 twoSum 问题，我们的旧文 Two Sum 问题的核心思想对 twoSum 的几个变种做了解析。

但是除了 twoSum 问题，LeetCode 上面还有 3Sum，4Sum 问题，我估计以后出个 5Sum，6Sum 也不是不可能。

那么，对于这种问题有没有什么好办法用套路解决呢？本文就由浅入深，层层推进，用一个函数来解决所有 nSum 类型的问题。

一、twoSum 问题

力扣上的 twoSum 问题，题目要求返回的是索引，这里我来编一道 twoSum 题目，不要返回索引，返回元素的值：

如果假设输入一个数组 nums 和一个目标和 target，请你返回 nums 中能够凑出 target 的两个元素的值，比如输入 nums = [5,3,1,6], target = 9，那么算法返回两个元素 [3,6]。可以假设只有且仅有一对儿元素可以凑出 target。

我们可以先对 nums 排序，然后利用前文「双指针技巧汇总」写过的左右双指针技巧，从两端相向而行就行了：

vector twoSum(vector& nums, int target) {
    // 先对数组排序
    sort(nums.begin(), nums.end());
    // 左右指针
    int lo = 0, hi = nums.size() - 1;
    while (lo < hi) {
        int sum = nums[lo] + nums[hi];
        // 根据 sum 和 target 的比较，移动左右指针
        if (sum < target) {
            lo++;
        } else if (sum > target) {
            hi--;
        } else if (sum == target) {
            return {nums[lo], nums[hi]};
        }
    }
    return {};
}

这样就可以解决这个问题，不过我们要继续魔改题目，把这个题目变得更泛化，更困难一点：

nums 中可能有多对儿元素之和都等于 target，请你的算法返回所有和为 target 的元素对儿，其中不能出现重复。

函数签名如下：

vector> twoSumTarget(vector& nums, int target);

比如说输入为 nums = [1,3,1,2,2,3], target = 4，那么算法返回的结果就是：[[1,3],[2,2]]。

对于修改后的问题，关键难点是现在可能有多个和为 target 的数对儿，还不能重复，比如上述例子中 [1,3] 和 [3,1] 就算重复，只能算一次。

首先，基本思路肯定还是排序加双指针：

vector> twoSumTarget(vector& nums, int target {
    // 先对数组排序
    sort(nums.begin(), nums.end());
    vector> res;
    int lo = 0, hi = nums.size() - 1;
    while (lo < hi) {
        int sum = nums[lo] + nums[hi];
        // 根据 sum 和 target 的比较，移动左右指针
        if      (sum < target) lo++;
        else if (sum > target) hi--;
        else {
            res.push_back({lo, hi});
            lo++; hi--;
        }
    }
    return res;
}

但是，这样实现会造成重复的结果，比如说 nums = [1,1,1,2,2,3,3], target = 4，得到的结果中 [1,3] 肯定会重复。

出问题的地方在于 sum == target 条件的 if 分支，当给 res 加入一次结果后，lo 和 hi 不应该改变 1 的同时，还应该跳过所有重复的元素：

image

所以，可以对双指针的 while 循环做出如下修改：

while (lo < hi) {
    int sum = nums[lo] + nums[hi];
    // 记录索引 lo 和 hi 最初对应的值
    int left = nums[lo], right = nums[hi];
    if (sum < target)      lo++;
    else if (sum > target) hi--;
    else {
        res.push_back({left, right});
        // 跳过所有重复的元素
        while (lo < hi && nums[lo] == left) lo++;
        while (lo < hi && nums[hi] == right) hi--;
    }
}

这样就可以保证一个答案只被添加一次，重复的结果都会被跳过，可以得到正确的答案。不过，受这个思路的启发，其实前两个 if 分支也是可以做一点效率优化，跳过相同的元素：

vector> twoSumTarget(vector& nums, int target) {
    // nums 数组必须有序
    sort(nums.begin(), nums.end());
    int lo = 0, hi = nums.size() - 1;
    vector> res;
    while (lo < hi) {
        int sum = nums[lo] + nums[hi];
        int left = nums[lo], right = nums[hi];
        if (sum < target) {
            while (lo < hi && nums[lo] == left) lo++;
        } else if (sum > target) {
            while (lo < hi && nums[hi] == right) hi--;
        } else {
            res.push_back({left, right});
            while (lo < hi && nums[lo] == left) lo++;
            while (lo < hi && nums[hi] == right) hi--;
        }
    }
    return res;
}

这样，一个通用化的 twoSum 函数就写出来了，请确保你理解了该算法的逻辑，我们后面解决 3Sum 和 4Sum 的时候会复用这个函数。

这个函数的时间复杂度非常容易看出来，双指针操作的部分虽然有那么多 while 循环，但是时间复杂度还是 O(N)，而排序的时间复杂度是 O(NlogN)，所以这个函数的时间复杂度是 O(NlogN)。

二、3Sum 问题

这是力扣第 15 题「三数之和」：

image

题目就是让我们找 nums 中和为 0 的三个元素，返回所有可能的三元组（triple），函数签名如下：

vector> threeSum(vector& nums);

这样，我们再泛化一下题目，不要光和为 0 的三元组了，计算和为 target 的三元组吧，同上面的 twoSum 一样，也不允许重复的结果：

vector> threeSum(vector& nums) {
    // 求和为 0 的三元组
    return threeSumTarget(nums, 0);
}

vector> threeSumTarget(vector& nums, int target) {
    // 输入数组 nums，返回所有和为 target 的三元组
}

这个问题怎么解决呢？很简单，穷举呗。现在我们想找和为 target 的三个数字，那么对于第一个数字，可能是什么？nums 中的每一个元素 nums[i] 都有可能！

那么，确定了第一个数字之后，剩下的两个数字可以是什么呢？其实就是和为 target - nums[i] 的两个数字呗，那不就是 twoSum 函数解决的问题么

可以直接写代码了，需要把 twoSum 函数稍作修改即可复用：

/* 从 nums[start] 开始，计算有序数组
 * nums 中所有和为 target 的二元组 */
vector> twoSumTarget(
    vector& nums, int start, int target) {
    // 左指针改为从 start 开始，其他不变
    int lo = start, hi = nums.size() - 1;
    vector> res;
    while (lo < hi) {
        ...
    }
    return res;
}

/* 计算数组 nums 中所有和为 target 的三元组 */
vector> threeSumTarget(vector& nums, int target) {
    // 数组得排个序
    sort(nums.begin(), nums.end());
    int n = nums.size();
    vector> res;
    // 穷举 threeSum 的第一个数
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // 对 target - nums[i] 计算 twoSum
        vector> 
            tuples = twoSumTarget(nums, i + 1, target - nums[i]);
        // 如果存在满足条件的二元组，再加上 nums[i] 就是结果三元组
        for (vector& tuple : tuples) {
            tuple.push_back(nums[i]);
            res.push_back(tuple);
        }
        // 跳过第一个数字重复的情况，否则会出现重复结果
        while (i < n - 1 && nums[i] == nums[i + 1]) i++;
    }
    return res;
}

需要注意的是，类似 twoSum，3Sum 的结果也可能重复，比如输入是 nums = [1,1,1,2,3], target = 6，结果就会重复。

关键点在于，不能让第一个数重复，至于后面的两个数，我们复用的 twoSum 函数会保证它们不重复。所以代码中必须用一个 while 循环来保证 3Sum 中第一个元素不重复。

至此，3Sum 问题就解决了，时间复杂度不难算，排序的复杂度为 O(NlogN)，twoSumTarget 函数中的双指针操作为 O(N)，threeSumTarget 函数在 for 循环中调用 twoSumTarget 所以总的时间复杂度就是 O(NlogN + N^2) = O(N^2)。

三、4Sum 问题

这是力扣第 18 题「四数之和」：

image

函数签名如下：

vector> fourSum(vector& nums, int target);

都到这份上了，4Sum 完全就可以用相同的思路：穷举第一个数字，然后调用 3Sum 函数计算剩下三个数，最后组合出和为 target 的四元组。

vector> fourSum(vector& nums, int target) {
    // 数组需要排序
    sort(nums.begin(), nums.end());
    int n = nums.size();
    vector> res;
    // 穷举 fourSum 的第一个数
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // 对 target - nums[i] 计算 threeSum
        vector> 
            triples = threeSumTarget(nums, i + 1, target - nums[i]);
        // 如果存在满足条件的三元组，再加上 nums[i] 就是结果四元组
        for (vector& triple : triples) {
            triple.push_back(nums[i]);
            res.push_back(triple);
        }
        // fourSum 的第一个数不能重复
        while (i < n - 1 && nums[i] == nums[i + 1]) i++;
    }
    return res;
}

/* 从 nums[start] 开始，计算有序数组
 * nums 中所有和为 target 的三元组 */
vector> 
    threeSumTarget(vector& nums, int start, int target) {
        int n = nums.size();
        vector> res;
        // i 从 start 开始穷举，其他都不变
        for (int i = start; i < n; i++) {
            ...
        }
        return res;

这样，按照相同的套路，4Sum 问题就解决了，时间复杂度的分析和之前类似，for 循环中调用了 threeSumTarget 函数，所以总的时间复杂度就是 O(N^3)。

四、100Sum 问题？

在 LeetCode 上，4Sum 就到头了，但是回想刚才写 3Sum 和 4Sum 的过程，实际上是遵循相同的模式的。我相信你只要稍微修改一下 4Sum 的函数就可以复用并解决 5Sum 问题，然后解决 6Sum 问题……

那么，如果我让你求 100Sum 问题，怎么办呢？其实我们可以观察上面这些解法，统一出一个 nSum 函数：

/* 注意：调用这个函数之前一定要先给 nums 排序 */
vector> nSumTarget(
    vector& nums, int n, int start, int target) {

    int sz = nums.size();
    vector> res;
    // 至少是 2Sum，且数组大小不应该小于 n
    if (n < 2 || sz < n) return res;
    // 2Sum 是 base case
    if (n == 2) {
        // 双指针那一套操作
        int lo = start, hi = sz - 1;
        while (lo < hi) {
            int sum = nums[lo] + nums[hi];
            int left = nums[lo], right = nums[hi];
            if (sum < target) {
                while (lo < hi && nums[lo] == left) lo++;
            } else if (sum > target) {
                while (lo < hi && nums[hi] == right) hi--;
            } else {
                res.push_back({left, right});
                while (lo < hi && nums[lo] == left) lo++;
                while (lo < hi && nums[hi] == right) hi--;
            }
        }
    } else {
        // n > 2 时，递归计算 (n-1)Sum 的结果
        for (int i = start; i < sz; i++) {
            vector> 
                sub = nSumTarget(nums, n - 1, i + 1, target - nums[i]);
            for (vector& arr : sub) {
                // (n-1)Sum 加上 nums[i] 就是 nSum
                arr.push_back(nums[i]);
                res.push_back(arr);
            }
            while (i < sz - 1 && nums[i] == nums[i + 1]) i++;
        }
    }
    return res;
}

嗯，看起来很长，实际上就是把之前的题目解法合并起来了，n == 2 时是 twoSum 的双指针解法，n > 2 时就是穷举第一个数字，然后递归调用计算 (n-1)Sum，组装答案。

需要注意的是，调用这个 nSum 函数之前一定要先给 nums 数组排序，因为 nSum 是一个递归函数，如果在 nSum 函数里调用排序函数，那么每次递归都会进行没有必要的排序，效率会非常低。

比如说现在我们写 LeetCode 上的 4Sum 问题：

vector> fourSum(vector& nums, int target) {
    sort(nums.begin(), nums.end());
    // n 为 4，从 nums[0] 开始计算和为 target 的四元组
    return nSumTarget(nums, 4, 0, target);
}

再比如 LeetCode 的 3Sum 问题，找 target == 0 的三元组：

vector> threeSum(vector& nums) {
    sort(nums.begin(), nums.end());
    // n 为 3，从 nums[0] 开始计算和为 0 的三元组
    return nSumTarget(nums, 3, 0, 0);        
}

那么，如果让你计算 100Sum 问题，直接调用这个函数就完事儿了。

一个函数秒杀 2Sum 3Sum 4Sum 问题

一、twoSum 问题

二、3Sum 问题

三、4Sum 问题

四、100Sum 问题？

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