原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/4sum/
这道题要求跟3Sum差点儿相同，仅仅是需求扩展到四个的数字的和了。我们还是能够依照3Sum中的解法，仅仅是在外面套一层循环。相当于求n次3Sum。我们知道3Sum的时间复杂度是O(n^2)，所以假设这样解的总时间复杂度是O(n^3)。代码例如以下：
思路尽管明白，只是细节上会多非常多情况要处理。
代码例如以下：
这道题要求跟3Sum差点儿相同，仅仅是需求扩展到四个的数字的和了。我们还是能够依照3Sum中的解法，仅仅是在外面套一层循环。相当于求n次3Sum。我们知道3Sum的时间复杂度是O(n^2)，所以假设这样解的总时间复杂度是O(n^3)。代码例如以下：
public ArrayList<ArrayList<Integer>> fourSum(int[] num, int target) {
ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
if(num==null||num.length==0)
return res;
Arrays.sort(num);
for(int i=num.length-1;i>2;i--)
{
if(i==num.length-1 || num[i]!=num[i+1])
{
ArrayList<ArrayList<Integer>> curRes = threeSum(num,i-1,target-num[i]);
for(int j=0;j<curRes.size();j++)
{
curRes.get(j).add(num[i]);
}
res.addAll(curRes);
}
}
return res;
}
private ArrayList<ArrayList<Integer>> threeSum(int[] num, int end, int target)
{
ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
for(int i=end;i>1;i--)
{
if(i==end || num[i]!=num[i+1])
{
ArrayList<ArrayList<Integer>> curRes = twoSum(num,i-1,target-num[i]);
for(int j=0;j<curRes.size();j++)
{
curRes.get(j).add(num[i]);
}
res.addAll(curRes);
}
}
return res;
}
private ArrayList<ArrayList<Integer>> twoSum(int[] num, int end, int target)
{
ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
int l=0;
int r=end;
while(l<r)
{
if(num[l]+num[r]==target)
{
ArrayList<Integer> item = new ArrayList<Integer>();
item.add(num[l]);
item.add(num[r]);
res.add(item);
l++;
r--;
while(l<r&&num[l]==num[l-1])
l++;
while(l<r&&num[r]==num[r+1])
r--;
}
else if(num[l]+num[r]>target)
{
r--;
}
else
{
l++;
}
}
return res;
}上述这样的方法比較直接。依据3Sum的结果非常easy进行推广。那么时间复杂度能不能更好呢？事实上我们能够考虑用二分法的思路，假设把全部的两两pair都求出来。然后再进行一次Two
Sum的匹配。我们知道Two
Sum是一个排序加上一个线性的操作，而且把全部pair的数量是O((n-1)+(n-2)+...+1)=O(n(n-1)/2)=O(n^2)。所以对O(n^2)的排序假设不用特殊线性排序算法是O(n^2*log(n^2))=O(n^2*2logn)=O(n^2*logn)，算法复杂度比上一个方法的O(n^3)是有提高的。
思路尽管明白，只是细节上会多非常多情况要处理。
首先。我们要对每个pair建一个数据结构来存储元素的值和相应的index，这样做是为了后面当找到合适的两对pair相加能得到target值时看看他们是否有重叠的index，假设有说明它们不是合法的一个结果，由于不是四个不同的元素。接下来我们还得对这些pair进行排序。所以要给pair定义comparable的函数。最后。当进行
Two Sum的匹配时由于pair不再是一个值，所以不能像Two Sum中那样直接跳过同样的。每一组都得进行查看，这样就会出现反复的情况，所以我们还得给每个四个元素组成的tuple定义hashcode和相等函数，以便能够把当前求得的结果放在一个HashSet里面，这样得到新结果假设是反复的就不增加结果集了。代码例如以下：
private ArrayList<ArrayList<Integer>> twoSum(ArrayList<Pair> pairs, int target){
HashSet<Tuple> hashSet = new HashSet<Tuple>();
int l = 0;
int r = pairs.size()-1;
ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
while(l<r){
if(pairs.get(l).getSum()+pairs.get(r).getSum()==target)
{
int lEnd = l;
int rEnd = r;
while(lEnd<rEnd && pairs.get(lEnd).getSum()==pairs.get(lEnd+1).getSum())
{
lEnd++;
}
while(lEnd<rEnd && pairs.get(rEnd).getSum()==pairs.get(rEnd-1).getSum())
{
rEnd--;
}
for(int i=l;i<=lEnd;i++)
{
for(int j=r;j>=rEnd;j--)
{
if(check(pairs.get(i),pairs.get(j)))
{
ArrayList<Integer> item = new ArrayList<Integer>();
item.add(pairs.get(i).nodes[0].value);
item.add(pairs.get(i).nodes[1].value);
item.add(pairs.get(j).nodes[0].value);
item.add(pairs.get(j).nodes[1].value);
//Collections.sort(item);
Tuple tuple = new Tuple(item);
if(!hashSet.contains(tuple))
{
hashSet.add(tuple);
res.add(tuple.num);
}
}
}
}
l = lEnd+1;
r = rEnd-1;
}
else if(pairs.get(l).getSum()+pairs.get(r).getSum()>target)
{
r--;
}
else{
l++;
}
}
return res;
}
private boolean check(Pair p1, Pair p2)
{
if(p1.nodes[0].index == p2.nodes[0].index || p1.nodes[0].index == p2.nodes[1].index)
return false;
if(p1.nodes[1].index == p2.nodes[0].index || p1.nodes[1].index == p2.nodes[1].index)
return false;
return true;
}另外一种方法比第一种方法时间上还是有提高的，事实上这道题能够推广到k-Sum的问题。基本思想就是和另外一种方法一样进行二分。然后两两结合，只是细节就非常复杂了（这点从上面的另外一种解法就能看出来），所以不是非常适合在面试中出现。有兴趣的朋友能够进一步思考或者搜索网上材料哈。