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
454. 四数相加 II - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
示例1：
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
提示：
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 -228 到 228 - 1 之间，最终结果不会超过 231 - 1 。
Java解法
思路：
- 思路1 ：最简单的暴力操作：n^4 遍历，必定超时
- 思路2 ：优化上述处理，使用HashMap储存两组数据遍历之和，再对两个HashMap遍历处理 （2N）^2
竟然过了，应该是用例数据有限制，在限制条件下完成功能了
package sj.shimmer.algorithm.m4_2021;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
/**
* Created by SJ on 2021/4/26.
*/
class D89 {
public static void main(String[] args) {
int[] nums1 = new int[]{1, 2};
int[] nums2 = new int[]{-2,-1};
int[] nums3 = new int[]{-1, 2};
int[] nums4 = new int[]{0, 2};
System.out.println(fourSumCount(nums1,nums2,nums3,nums4));
}
public static int fourSumCount(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3, int[] nums4) {
int result = 0;
HashMap<Integer,Integer> map1 = addNums(nums1,nums2);
HashMap<Integer,Integer> map2 = addNums(nums3,nums4);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry1 : map1.entrySet()) {
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry2 : map2.entrySet()) {
if (entry1.getKey()+entry2.getKey()==0) {
result += entry1.getValue()*entry2.getValue();
}
}
}
return result;
}
public static HashMap<Integer,Integer> addNums(int[] n1,int[] n2){
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i : n1) {
for (int j : n2) {
int r = i + j;
Integer size = map.getOrDefault(r, 0);
map.put(r, ++size);
}
}
return map;
}
}
image
官方解
四数相加 II - 四数相加 II - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
-
分组 + 哈希表
emmm，竟然跟我的处理类似，emmm 以后找到更优解再来
class Solution { public int fourSumCount(int[] A, int[] B, int[] C, int[] D) { Map<Integer, Integer> countAB = new HashMap<Integer, Integer>(); for (int u : A) { for (int v : B) { countAB.put(u + v, countAB.getOrDefault(u + v, 0) + 1); } } int ans = 0; for (int u : C) { for (int v : D) { if (countAB.containsKey(-u - v)) { ans += countAB.get(-u - v); } } } return ans; } }写法更优雅点，效率上提升了5%
- 时间复杂度：O(n^2)
- 空间复杂度：O(n^2)
