[数据结构与算法]力扣刷题日记——哈希

四数相加 II

首先定义 一个unordered_map，key放a和b两数之和，value 放a和b两数之和出现的次数。
遍历大A和大B数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中。
定义int变量count，用来统计 a+b+c+d = 0 出现的次数。
在遍历大C和大D数组，找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话，就用count把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。
最后返回统计值 count 就可以了

class Solution {
    public int fourSumCount(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3, int[] nums4) {
 Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int temp;
        int res = 0;
        //统计两个数组中的元素之和，同时统计出现的次数，放入map
        for (int i : nums1) {
            for (int j : nums2) {
                temp = i + j;
                if (map.containsKey(temp)) {
                    map.put(temp, map.get(temp) + 1);
                } else {
                    map.put(temp, 1);
                }
            }
        }
        //统计剩余的两个元素的和，在map中找是否存在相加为0的情况，同时记录次数
        for (int i : nums3) {
            for (int j : nums4) {
                temp = i + j;
                if (map.containsKey(0 - temp)) {
                    res += map.get(0 - temp);
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

三数之和

首先将数组排序，然后有一层for循环，i从下标0的地方开始，同时定一个下标left 定义在i+1的位置上，定义下标right 在数组结尾的位置上。
依然还是在数组中找到 abc 使得a + b +c =0，我们这里相当于 a = nums[i]，b = nums[left]，c = nums[right]。
接下来如何移动left 和right呢， 如果nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0 就说明 此时三数之和大了，因为数组是排序后了，所以right下标就应该向左移动，这样才能让三数之和小一些。
如果 nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0 说明 此时 三数之和小了，left 就向右移动，才能让三数之和大一些，直到left与right相遇为止。

class Solution {
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(nums);

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] > 0) {
                return result;
            }

            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
                continue;
            }

            int left = i + 1;
            int right = nums.length - 1;
            while (right > left) {
                int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
                if (sum > 0) {
                    right--;
                } else if (sum < 0) {
                    left++;
                } else {
                    result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));

                    while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
                    while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
                    
                    right--; 
                    left++;
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

四数之和

四数之和的双指针解法是两层for循环nums[k] + nums[i]为确定值，依然是循环内有left和right下标作为双指针，找出nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] == target的情况，三数之和的时间复杂度是O(n^2)，四数之和的时间复杂度是O(n ^3) 。

class Solution {
    public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
         List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(nums);
       
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {

            // nums[i] > target 直接返回, 剪枝操作
            if (nums[i] > 0 && nums[i] > target) {
                return result;
            }

            if (i > 0 && nums[i - 1] == nums[i]) {
                continue;
            }
            
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {

                if (j > i + 1 && nums[j - 1] == nums[j]) {
                    continue;
                }

                int left = j + 1;
                int right = nums.length - 1;
                while (right > left) {
                    long sum = (long) nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right];
                    if (sum > target) {
                        right--;
                    } else if (sum < target) {
                        left++;
                    } else {
                        result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[left], nums[right]));
                        
                        while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
                        while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;

                        left++;
                        right--;
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
}