文章目录
- 题目描述
- 算法原理
- 排序+双指针
- 代码实现
- 排序+双指针
- 复杂度分析
- 时间复杂度:O(N^3^)
- 空间复杂度:O(logN)或者O(N)
题目描述
题目链接:18.四数之和
算法原理
排序+双指针
- 依次固定⼀个数a ;
- 在这个数a 的后⾯区间上,利⽤「三数之和」找到三个数,使这三个数的和等于target - a 即可。
PS:没做过三数之和的同学建议先去做一下三数之和再来做这道题。
代码实现
排序+双指针
class Solution {
public:
vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
vector<vector<int>> vv;
sort(nums.begin(),nums.end()); //1.排序
for(int i = 0;i < n;)//2.固定一个数
{
for(int j = i + 1;j < n;)//3.固定三数之和的第一个数
{
int left = j + 1,right = n - 1;
long long sum = (long long)target - nums[i] - nums[j];
while(left < right)
{
long long tmp =(long long) nums[left] + nums[right];
if(tmp > sum)right--;
else if(tmp < sum)left++;
else
{
vv.push_back({nums[i],nums[j],nums[left],nums[right]});
left++;
right--;
while(left < right && nums[left] == nums[left - 1])left++;//去重left
while(left < right && nums[right] == nums[right + 1])right--;//去重right
}
}
++j;
while(j < n && nums[j] == nums[j - 1])++j;//去重j
}
++i;
while(i < n && nums[i] == nums[i - 1])++i;//去重i
}
return vv;
}
};
复杂度分析
时间复杂度:O(N3)
其中N是数组的长度。排序的时间复杂度是 O(NlogN),枚举四元组的时间复杂度是O(N3),因此总时间复杂度为 O(N3+NlogN)=O(N3)。
空间复杂度:O(logN)或者O(N)
其中N是数组的长度。空间复杂度主要取决于排序额外使用的空间。此外排序修改了输入数组nums
,实际情况中不一定允许,因此也可以看成使用了一个额外的数组存储了数组nums
的副本并排序,空间复杂度为O(N)。