Leetcode算法——18、四数之和

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/HappyRocking/article/details/83057272

题目

给定一个长度为n的整数数组，一个目标整数target。

在数组中找到4个数a,b,c,d，使得 a+b+c+d=target。

要求找到所有不重复的四元组合。

示例：

Given array nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2], and target = 0.
A solution set is:
[
[-1, 0, 0, 1],
[-2, -1, 1, 2],
[-2, 0, 0, 2]
]

思路

1、三数之和+外层循环

在三数之和的双指针法的基础上，最外层再多嵌套一层循环即可。

四数之和的整体架构为：

• 1、外面双层循环，代表四个数中的前两个数。
• 2、里面为一首一尾双指针，代表四个数中的后两个数，双指针逐步往中间移动，直至相遇。

三数之和的双指针法详见Leetcode算法——15、三数求和。

2、改进版

改进的关键主要体现在循环之前先通过最小几个数相加和最大几个数相加判断是否有继续嵌套循环的必要。如果最小几个数相加都大于目标数，或者最大几个数相加都小于目标数，则可以直接跳过。

另外，可以将循环改为递归。使用递归是为了防止代码重复，否则第一层和第二层循环都要加上提前判断的代码。

使用递归的另一个好处是，可以不仅仅是4个数相加，任意大于等于3的数相加，都可以用这套代码。

python实现

def fourSum(nums, target):
    """
    :type nums: List[int]
    :type target: int
    :rtype: List[List[int]]
    在3Sum的基础上，多一层循环。
    """
    if len(nums) < 4:
        return []
    
    nums.sort()
    res = []
    
    for o in range(len(nums) - 3):
        if o > 0 and nums[o-1] == nums[o]: # 避免o重复
            continue
        for i in range(o + 1, len(nums) - 2):
            if i > o+1 and nums[i-1] == nums[i]: # 避免i重复
                continue
            l, r = i + 1, len(nums) - 1
            while l < r:
                s = nums[o] + nums[i] + nums[l] + nums[r]
                if s == target:
                    res.append([nums[o], nums[i], nums[l], nums[r]])
                    l += 1
                    r -= 1
                    while l < r and nums[l] == nums[l-1]: # 避免l重复
                        l += 1
                    while l < r and nums[r] == nums[r+1]: # 避免r重复
                        r -= 1
                elif s < target:
                    l += 1
                else:
                    r -= 1
    return res

def fourSum2(nums, target):
    """
    :type nums: List[int]
    :type target: int
    :rtype: List[List[int]]
    上述方法的改良版。
    """
    
    def findComb(nums, size, target, ans, start, ansSize, tempAns):
        '''
        递归函数。从nums的start下标开始往后，找到ansSize个整数，使得相加等于target。
        size为nums的大小，固定不变。
        ans存放最终答案。
        tempAns存放当前4元组内已经找到的元素，len(tmpAns)总是等于4-ansSize。
        '''
        if sum(nums[start:start+ansSize]) > target: # 最小的几个数相加都超出
            return
        if sum(nums[-ansSize:]) < target: # 最大的几个数相加都不够
            return
        if ansSize == 2: # 需要寻找2个，则使用首尾指针法。
            i = start
            j = size - 1
            while(i < j):
                sigma = nums[i] + nums[j]
                if sigma > target:
                    j -= 1
                elif sigma < target:
                    i += 1
                else:
                    ans.append(tempAns + [nums[i], nums[j]])
                    j -= 1
                    while(i < j and nums[j] == nums[j + 1]): # skip repeats
                        j -= 1
                    i += 1
                    while(i < j and nums[i] == nums[i - 1]): # skip repeats
                        i += 1
        else:
            for i in range(start, size - ansSize + 1):
                if i > start and nums[i] == nums[i - 1]: # skip repeats
                    continue
                findComb(nums, size, target - nums[i], ans, i + 1, ansSize - 1, tempAns + [nums[i]])
    
    ans = []
    size = len(nums)
    
    if size < 4:
        return []
    if size == 4:
        if sum(nums) == target:
            return [nums]
        else:
            return []

    nums.sort()

    findComb(nums, size, target, ans, 0, 4, [])
    return ans


if '__main__' == __name__:
    nums = [0, 0, 0, 0]
    target = 0
    print(fourSum2(nums, target))