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LeetCode No.18 4Sum
Given an array S of n integers, are there elements a, b, c, and d in S such that a + b + c + d = target? Find all unique quadruplets in the array which gives the sum of target.
Note:
- Elements in a quadruplet (a,b,c,d) must be in non-descending order. (ie, a ≤ b ≤ c ≤ d)
- The solution set must not contain duplicate quadruplets.
For example, given array S = {1 0 -1 0 -2 2}, and target = 0. A solution set is: (-1, 0, 0, 1) (-2, -1, 1, 2) (-2, 0, 0, 2)
题目意思很明确。又是K-Sum问题。之前有两道3Sum和3Sum Closest,都类似,排序后利用Symbol Table的高查找效率来达到一个较高的时间复杂度。
这个题也一样,先用N平方的复杂度将所有的数对以及他们的和都添加进Symbol Table,再用N平方的复杂度遍历所有添加进去的数对,然后查找是否存在和的相反数。
这题我做了一早上,都超时。当时百思不得其解。难道还能有更高效的算法么?
后来发现,我使用的是std::multimap来做Symbol Table。我同学告诉我,multimap是 Red-Black Tree Implementation,所以查找效率是logN。
于是使用了unordered_multimap,查找效率应该是O(1),终于解决了问题。
正好学Princeton的Algorithm学到了红黑树,也正好碰到这个问题,加深了对这个问题了理解。
class Solution {public: vector<vector<int>> fourSum(vector<int> &num, int target) { int i, j, sz = num.size(); vector<vector<int>> res; vector<int> t; set<vector<int>> r; typedef unordered_multimap<int, pair<int, int>> MAP; MAP m; if (num.size() < 4) return res; sort(num.begin(), num.end()); for (i = 0; i < sz - 1; i++) { for (j = i + 1; j < sz; j++) { m.insert(pair<int, pair<int, int>>(num[i] + num[j], make_pair(i, j))); } } for (MAP::iterator it = m.begin(); it != m.end(); it++) { if (m.find(target - it->first) != m.end()) { pair<MAP::iterator, MAP::iterator> p = m.equal_range(target - it->first); for (MAP::iterator pit = p.first; pit != p.second; pit++) { if (pit->second.first > it->second.second) { t.push_back(num[it->second.first]); t.push_back(num[it->second.second]); t.push_back(num[pit->second.first]); t.push_back(num[pit->second.second]); sort(t.begin(), t.end()); r.insert(t); t.clear(); } } } } for (set<vector<int>>::iterator it = r.begin(); it != r.end(); it++) { res.push_back(*it); } return res; }};
LeetCode No.18 4Sum
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