代码随想录算法训练营day7|哈希表2
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算法训练day7|哈希表2
第454题.四数相加II
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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 -2^28 到 2^28 - 1 之间，最终结果不会超过 2^31 - 1 。
例如:
输入:
-
A = [ 1, 2]
-
B = [-2,-1]
-
C = [-1, 2]
-
D = [ 0, 2]
输出:
2
解释:
两个元组如下:
-
(0, 0, 0, 1) -> A[0] + B[0] + C[0] + D[1] = 1 + (-2) + (-1) + 2 = 0
-
(1, 1, 0, 0) -> A[1] + B[1] + C[0] + D[0] = 2 + (-1) + (-1) + 0 = 0
思路：
将四数相加分解为两数相加，此时只需要查找每个数和本身相反数匹配的次数，就可以得出所有次数。
需要使用unordered_map
要点，记得map[key] = value
C++代码:
class Solution {
public:
int fourSumCount(vector& A, vector& B, vector& C, vector& D) {
unordered_map umap; //key:a+b的数值，value:a+b数值出现的次数
// 遍历大A和大B数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中
for (int a : A) {
for (int b : B) {
umap[a + b]++;
}
}
int count = 0; // 统计a+b+c+d = 0 出现的次数
// 在遍历大C和大D数组，找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话，就把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。
for (int c : C) {
for (int d : D) {
if (umap.find(0 - (c + d)) != umap.end()) {
count += umap[0 - (c + d)];//找到的话，可以直接索引
}
}
}
return count;
}
};
-
时间复杂度: O(n^2)
-
空间复杂度: O(n^2)，最坏情况下A和B的值各不相同，相加产生的数字个数为 n^2
383. 赎金信
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给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串，判断第一个字符串 ransom 能不能由第二个字符串 magazines 里面的字符构成。如果可以构成，返回 true ；否则返回 false。
(题目说明：为了不暴露赎金信字迹，要从杂志上搜索各个需要的字母，组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)
注意：
你可以假设两个字符串均只含有小写字母。
canConstruct("a", "b") -> false canConstruct("aa", "ab") -> false canConstruct("aa", "aab") -> true
#思路
全是小写字符，用数组存储每个字符出现的次数，然后递增递减，判断即可。
要注意，统计长字符串，若递减小于零，说明不能组成，没有小于零的就可以。
一些同学可能想，用数组干啥，都用map完事了，其实在本题的情况下，使用map的空间消耗要比数组大一些的，因为map要维护红黑树或者哈希表，而且还要做哈希函数，是费时的！数据量大的话就能体现出来差别了。 所以数组更加简单直接有效！
代码如下：
class Solution {
public:
bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {
int record[26] = {0};
//add
if (ransomNote.size() > magazine.size()) {
return false;
}
for (int i = 0; i < magazine.length(); i++) {
// 通过record数据记录 magazine里各个字符出现次数
record[magazine[i]-'a'] ++;
}
for (int j = 0; j < ransomNote.length(); j++) {
// 遍历ransomNote，在record里对应的字符个数做--操作
record[ransomNote[j]-'a']--;
// 如果小于零说明ransomNote里出现的字符，magazine没有
if(record[ransomNote[j]-'a'] < 0) {
return false;
}
}
return true;
}
};
-
时间复杂度: O(n)
-
空间复杂度: O(1)
#暴力解法
那么第一个思路其实就是暴力枚举了，两层for循环，不断去寻找，代码如下：
class Solution {
public:
bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {
for (int i = 0; i < magazine.length(); i++) {
for (int j = 0; j < ransomNote.length(); j++) {
// 在ransomNote中找到和magazine相同的字符
if (magazine[i] == ransomNote[j]) {
ransomNote.erase(ransomNote.begin() + j); // ransomNote删除这个字符
break;
}
}
}
// 如果ransomNote为空，则说明magazine的字符可以组成ransomNote
if (ransomNote.length() == 0) {
return true;
}
return false;
}
};
-
时间复杂度: O(n^2)
-
空间复杂度: O(1)
这里时间复杂度是比较高的，而且里面还有一个字符串删除也就是erase的操作，也是费时的，当然这段代码也可以过这道题。
第18题. 四数之和
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题意：给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的四元组。
注意：
答案中不可以包含重复的四元组。
示例： 给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2]，和 target = 0。 满足要求的四元组集合为： [ [-1, 0, 0, 1], [-2, -1, 1, 2], [-2, 0, 0, 2] ]
思路
四数之和，和15.三数之和 是一个思路，都是使用双指针法, 基本解法就是在15.三数之和 的基础上再套一层for循环。
但是有一些细节需要注意，例如： 不要判断nums[k] > target 就返回了，三数之和 可以通过 nums[i] > 0 就返回了，因为 0 已经是确定的数了，四数之和这道题目 target是任意值。比如：数组是[-4, -3, -2, -1]，target是-10，不能因为-4 > -10而跳过。但是我们依旧可以去做剪枝，逻辑变成nums[i] > target && (nums[i] >=0 || target >= 0)就可以了。
15.三数之和 的双指针解法是一层for循环num[i]为确定值，然后循环内有left和right下标作为双指针，找到nums[i] + nums[left] + nums[right] == 0。
四数之和的双指针解法是两层for循环nums[k] + nums[i]为确定值，依然是循环内有left和right下标作为双指针，找出nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] == target的情况，三数之和的时间复杂度是O(n^2)，四数之和的时间复杂度是O(n^3) 。
那么一样的道理，五数之和、六数之和等等都采用这种解法。
对于15.三数之和 双指针法就是将原本暴力O(n^3)的解法，降为O(n^2)的解法，四数之和的双指针解法就是将原本暴力O(n^4)的解法，降为O(n^3)的解法。
之前我们讲过哈希表的经典题目：454.四数相加II，相对于本题简单很多，因为本题是要求在一个集合中找出四个数相加等于target，同时四元组不能重复。
而454.四数相加II 是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以，不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况，所以相对于本题还是简单了不少！
我们来回顾一下，几道题目使用了双指针法。
双指针法将时间复杂度：O(n^2)的解法优化为 O(n)的解法。也就是降一个数量级，题目如下：
-
27.移除元素
-
15.三数之和
-
18.四数之和
链表相关双指针题目：
-
206.反转链表
-
19.删除链表的倒数第N个节点
-
面试题 02.07. 链表相交
-
142题.环形链表II
双指针法在字符串题目中还有很多应用，后面还会介绍到。
C++代码
class Solution {
public:
vector> fourSum(vector& nums, int target) {
vector> result;
sort(nums.begin(), nums.end());
for (int k = 0; k < nums.size(); k++) {
// 剪枝处理
if (nums[k] > target && nums[k] >= 0) {
break; // 这里使用break，统一通过最后的return返回
}
// 对nums[k]去重
if (k > 0 && nums[k] == nums[k - 1]) {
continue;
}
for (int i = k + 1; i < nums.size(); i++) {
// 2级剪枝处理
if (nums[k] + nums[i] > target && nums[k] + nums[i] >= 0) {
break;
}
// 对nums[i]去重
if (i > k + 1 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
int left = i + 1;
int right = nums.size() - 1;
while (right > left) {
// nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] > target 会溢出
if ((long) nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] > target) {
right--;
// nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] < target 会溢出
} else if ((long) nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] < target) {
left++;
} else {
result.push_back(vector{nums[k], nums[i], nums[left], nums[right]});
// 对nums[left]和nums[right]去重
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
// 找到答案时，双指针同时收缩
right--;
left++;
}
}
}
}
return result;
}
};
-
时间复杂度: O(n^3)
-
空间复杂度: O(1)
思路：
要求满足条件且不重复
先该数组排序，然后两层循环遍历前两数和，后两数和通过快慢指针来调整。
找到后存入数组即可，注意去重。
排序过的数组，去重直接去掉挨着的就行。
细节：
去重和剪枝。
去重时不要越界
剪枝时，前两层循环>target，并且不为负，则再加便没意义。
双指针去重，保证指针指向重数，而不是下一个数。因为找到答案后，指针还要移动。