[LeetCode] 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: 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]
]

解法1:

　　在 3Sum 的基础上再加一层循环即可，3Sum 时间复杂度为 O(n²)，所以这个方法时间复杂度为 O(n³)。

public class Solution {
    public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length < 4) {
            return res;
        }

        Arrays.sort(nums);
        for (int i = 0; i < nums.length - 3; i++) {
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
                continue;
            }

            int sum3 = target - nums[i];  // 后3个数之和需等于sum3
            for (int j = i + 1; j < nums.length - 2; j++) {
                if (j > i + 1 && nums[j] == nums[j - 1]) {
                    continue;
                }

                int sum2 = sum3 - nums[j];  // 后2个数之和需等于sum3
                int left = j + 1, right = nums.length - 1;

                while (left < right) {
                    if (nums[left] + nums[right] == sum2) {
                        List<Integer> quad = new ArrayList<>();
                        quad.add(nums[i]);
                        quad.add(nums[j]);
                        quad.add(nums[left]);
                        quad.add(nums[right]);
                        res.add(quad);

                        while (left < right && nums[left++] == nums[left]) {}
                        while (left < right && nums[right--] == nums[right]) {}

                    } else if (nums[left] + nums[right] < sum2) {
                        while (left < right && nums[left++] == nums[left]) {}

                    } else {
                        while (left < right && nums[right--] == nums[right]) {}
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

解法2:

　　先排序 (O(nlogn))，然后遍历整个数组，以每两个数的和作为key将两个数的index存于HashMap中，由于存在和相同的情况，因此HashMap中的每个键对应的是一个List，每个List中保存着多组index对，这一操作时间复杂度为 (O(n²))。

　　遍历每个key，计算出需要满足4Sum为target的另外一个2Sum，两个2Sum对应的List分别为listA和listB，遍历其中的每一组index，分别为[a0, a1] 和 [b0, b1]。为避免找到index重复的结果，只寻找满足 a0 < b0, a0 < b1, a1 < b0, a1 < b1 的结果，而因为本身就有 a0 < a1, b0 < b1，所以只需满足 a1 < b0 即可。判断找到的结果是否已存在，不存在再把结果加到res中。这一操作比较复杂，时间复杂度不好算，据说是(O(n²logn))，但LeetCode给出的结果是超时。。。。

public class Solution {
    public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length < 4) {
            return res;
        }

        Arrays.sort(nums);

        HashMap<Integer, List<Integer[]>> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                int sum = nums[i] + nums[j];
                Integer[] pair = {i, j};

                if (!map.containsKey(sum)) {
                    map.put(sum, new ArrayList<Integer[]>());
                }
                map.get(sum).add(pair);
            }
        }

        Set<Integer> keys = map.keySet();
        for (int key : keys) {
            List<Integer[]> listA = map.get(key);
            List<Integer[]> listB = map.get(target - key);

            if (listA != null && listB != null) {
                for (Integer[] pairA : listA) {
                    int a0 = pairA[0], a1 = pairA[1];

                    for (Integer[] pairB : listB) {
                        int b0 = pairB[0], b1 = pairB[1];
                        if (a1 < b0) {  // 因为肯定存在： a0 < a1, b0 < b1
                            List<Integer> list = new ArrayList<>();
                            list.add(nums[a0]);
                            list.add(nums[a1]);
                            list.add(nums[b0]);
                            list.add(nums[b1]);
                            if (!res.contains(list)) res.add(list);
                        }
                    }
                }
            }
        }

        return res;
    }
}