【Leetcode /]（還元時間計算を使用して、ハッシュマップ）と共に4つの数値のハッシュテーブル

問題の説明：

4 A、B、C、D、計算どのように多くのタプルのリストを含む整数の配列を指定(i, j, k, l) ように  A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。

問題を簡単にするために、A、B、C、Dの全てが同じ長さN、および0≤N≤500を有しています。-228 1〜228--の範囲のすべての整数は、最終的な結果は231--1を超えません。

例えば：

入力： 
A = [1、2] 
B = [-2、-1] 
C = [-1、2] 
D = [0,2] 出力： 
2 説明： 
次の2つの元のグループであった：
1（0,0 、0 ,. 1） - > A [0] + B [0] + C [0] + D + 1 =（-2）+（-1）2 + 0 = [1]。
2（1 ,. 1,0。 、0） - > A [1 ] + B [1] + C [0] + D [0] = 2 +（-1）+（-1）+ 0 = 0

基本的な考え方：

この質問の暴力はO（n ^ 4）は、絶対に望ましくありません。だから、二部スキル。

最初の二つのリストを横断し、2つの数の全てを取得、二つのリストを横断した後、すべての数字をと2を取得し、双方の互いの逆数の要素の結果セットの数の統計は、答えです。

だから、我々は（N ^ 2）Oへの複雑さを軽減しました。

しかし、まだTLEは、私たちは、複雑さを軽減するために思考ハッシュテーブルで思いました。

ハッシュテーブルからである挿入とクエリ素子平均時間の複雑性は、O（1）です。

（例えばBSTのようなその他、挿入とクエリはO（LOGN）、通常のベクター、挿入O（1）の際に、クエリO（N）です）

同時に、我々はできるコード要素とクエリを取得するための即時の道の量を減らします。

ACコード：

class Solution {
public:
    int fourSumCount(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C, vector<int>& D) {
      // 二分法降低复杂度
      // 使用hashmap代表多重集，（合并处理和查询）降低查询时间复杂度
      int n = A.size(); 
      // 个人认为m是value_initialized的理由是一开始没法初始化
      unordered_map<int, int> m;    // 第一个元素代表元素值，第二个元素代表重复的次数
      for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
          ++m[A[i] + B[j]];
        }
      }
      int count = 0;
      for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
          count += m[-C[i] - D[j]];
        }
      }
      return count;
    }
};

その他の経験：

1.  私は、右の息子はまだ非常に合理的であると言っている地図は、実際にunordered_mapよりもはるかに遅いです。
2. 私たちがした場合、複数のセットを使用する必要がある、あなたはunorder_map使用してシミュレートすることができ、それに対応するキーの値は、要素の繰り返しの数です。
3. 後処理要素が一致する場合は、通過することができる複雑さを軽減するために側端整合アプローチを介し。