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454.四数相加II 

思路

方法一： 哈希字典

方法二：哈希字典

方法三：使用 defaultdict

383. 赎金信

思路

方法一：使用数组

方法二：使用defaultdict

方法三：使用字典

方法四：使用Counter

 方法五：使用count

方法六：使用count(简单易懂)

心得收获

15. 三数之和

思路

去重逻辑的思考

a的去重

b与c的去重

方法一： 使用双指针

方法二：使用字典

心得收获 

18. 四数之和

思路

方法一： 使用双指针

方法二：使用字典

总结

454.四数相加II 

• 题目链接：力扣题目链接

• 文章讲解：代码随想录 

• 视频讲解：学透哈希表，map使用有技巧！LeetCode：454.四数相加II

思路

本题是使用哈希法的经典题目，而0015.三数之和，0018.四数之和并不合适使用哈希法，因为三数之和和四数之和这两道题目使用哈希法在不超时的情况下做到对结果去重是很困难的，很有多细节需要处理。

而这道题目是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以，不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况，所以相对于题目18. 四数之和，题目15.三数之和，还是简单了不少！

如果本题想难度升级：就是给出一个数组（而不是四个数组），在这里找出四个元素相加等于0，答案中不可以包含重复的四元组，大家可以思考一下，后续的文章我也会讲到的。

本题解题步骤：

1. 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。
2. 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。
3. 定义int变量count，用来统计 a+b+c+d = 0 出现的次数。
4. 再遍历大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。
5. 最后返回统计值 count 就可以了

方法一： 哈希字典

class Solution(object):
    def fourSumCount(self, nums1, nums2, nums3, nums4):
        # 使用字典存储nums1和nums2中的元素及其和
        hashmap = dict()
        for n1 in nums1:
            for n2 in nums2:
                if n1 + n2 in hashmap:
                    hashmap[n1+n2] += 1
                else:
                    hashmap[n1+n2] = 1
        
        # 如果 -(n1+n2) 存在于nums3和nums4, 存入结果
        count = 0
        for n3 in nums3:
            for n4 in nums4:
                key = - n3 - n4
                if key in hashmap:
                    count += hashmap[key]
        return count

方法二：哈希字典

class Solution(object):
    def fourSumCount(self, nums1, nums2, nums3, nums4):
        # 使用字典存储nums1和nums2中的元素及其和
        hashmap = dict()
        for n1 in nums1:
            for n2 in nums2:
                hashmap[n1+n2] = hashmap.get(n1+n2, 0) + 1
        
        # 如果 -(n1+n2) 存在于nums3和nums4, 存入结果
        count = 0
        for n3 in nums3:
            for n4 in nums4:
                key = - n3 - n4
                if key in hashmap:
                    count += hashmap[key]
        return count

方法三：使用 defaultdict

from collections import defaultdict 
class Solution:
    def fourSumCount(self, nums1: list, nums2: list, nums3: list, nums4: list) -> int:
        rec, cnt = defaultdict(lambda : 0), 0
        for i in nums1:
            for j in nums2:
                rec[i+j] += 1
        for i in nums3:
            for j in nums4:
                cnt += rec.get(-(i+j), 0) 
        return cnt

以上三种方法其实思路是一样的，只是字典的几种变形  

383. 赎金信

如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费！

• 题目链接：力扣题目链接

• 文章讲解：代码随想录 

思路

本题判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成，但是这里需要注意两点。

• 第一点“为了不暴露赎金信字迹，要从杂志上搜索各个需要的字母，组成单词来表达意思”  这里说明杂志里面的字母不可重复使用。

• 第二点 “你可以假设两个字符串均只含有小写字母。” 说明只有小写字母，这一点很重要

方法一：使用数组

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        ransom_count = [0] * 26
        magazine_count = [0] * 26
        for c in ransomNote:
            ransom_count[ord(c) - ord('a')] += 1
        for c in magazine:
            magazine_count[ord(c) - ord('a')] += 1
        return all(ransom_count[i] <= magazine_count[i] for i in range(26))

方法二：使用defaultdict

from collections import defaultdict

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:

        hashmap = defaultdict(int)

        for x in magazine:
            hashmap[x] += 1

        for x in ransomNote:
            value = hashmap.get(x)
            if not value or not value:
                return False
            else:
                hashmap[x] -= 1

        return True

方法三：使用字典

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        counts = {}
        for c in magazine:
            counts[c] = counts.get(c, 0) + 1
        for c in ransomNote:
            if c not in counts or counts[c] == 0:
                return False
            counts[c] -= 1
        return True

方法四：使用Counter

from collections import Counter

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        return not Counter(ransomNote) - Counter(magazine)

 方法五：使用count

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        return all(ransomNote.count(c) <= magazine.count(c) for c in set(ransomNote))

方法六：使用count(简单易懂)

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        for char in ransomNote:
            if char in magazine and ransomNote.count(char) <= magazine.count(char):
                continue
            else:
                return False
        return True

心得收获

做这个题目可以了解使用数组和集合的限制：

使用set 不仅占用空间比数组大，而且速度要比数组慢，set把数值映射到key上都要做hash计算的。不要小瞧 这个耗时，在数据量大的情况，差距是很明显的。

15. 三数之和

• 题目链接：力扣题目链接

• 文章讲解：代码随想录

• 视频讲解：梦破碎的地方！| LeetCode：15.三数之和

思路

两层for循环就可以确定 a 和b 的数值了，可以使用哈希法来确定 0-(a+b) 是否在 数组里出现过，其实这个思路是正确的，但是我们有一个非常棘手的问题，就是题目中说的不可以包含重复的三元组。

把符合条件的三元组放进vector中，然后再去重，这样是非常费时的，很容易超时，也是这道题目通过率如此之低的根源所在。

去重的过程不好处理，有很多小细节，如果在面试中很难想到位。

时间复杂度可以做到O(n^2)，但还是比较费时的，因为不好做剪枝操作。

大家可以尝试使用哈希法写一写，就知道其困难的程度了。

关于去重的逻辑，文字会比较长，需要大家一点耐心看完。

去重逻辑的思考

a的去重

说到去重，其实主要考虑三个数的去重。 a, b ,c, 对应的就是 nums[i]，nums[left]，nums[right]

a 如果重复了怎么办，a是nums里遍历的元素，那么应该直接跳过去。

但这里有一个问题，是判断 nums[i] 与 nums[i + 1]是否相同，还是判断 nums[i] 与 nums[i-1] 是否相同。

有同学可能想，这不都一样吗。

其实不一样！

都是和 nums[i]进行比较，是比较它的前一个，还是比较它的后一个。

如果我们的写法是 这样：

if (nums[i] == nums[i + 1]) { // 去重操作
    continue;
}

那我们就把 三元组中出现重复元素的情况直接pass掉了。 例如{-1, -1 ,2} 这组数据，当遍历到第一个-1 的时候，判断 下一个也是-1，那这组数据就pass了。

我们要做的是 不能有重复的三元组，但三元组内的元素是可以重复的！

所以这里是有两个重复的维度。

那么应该这么写：

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

这么写就是当前使用 nums[i]，我们判断前一位是不是一样的元素，在看 {-1, -1 ,2} 这组数据，当遍历到 第一个 -1 的时候，只要前一位没有-1，那么 {-1, -1 ,2} 这组数据一样可以收录到 结果集里。

这是一个非常细节的思考过程。

b与c的去重

很多同学写本题的时候，去重的逻辑多加了 对right 和left 的去重：（代码中注释部分）

while (right > left) {
    if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) {
        right--;
        // 去重 right
        while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--;
    } else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) {
        left++;
        // 去重 left
        while (left < right && nums[left] == nums[left - 1]) left++;
    } else {
    }
}

但细想一下，这种去重其实对提升程序运行效率是没有帮助的。

拿right去重为例，即使不加这个去重逻辑，依然根据 while (right > left) 和 if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) 去完成right-- 的操作。

多加了 while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--; 这一行代码，其实就是把 需要执行的逻辑提前执行了，但并没有减少 判断的逻辑。

最直白的思考过程，就是right还是一个数一个数的减下去的，所以在哪里减的都是一样的。

所以这种去重 是可以不加的。 仅仅是 把去重的逻辑提前了而已。

方法一： 使用双指针

class Solution:
    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        result = []
        nums.sort()
        
        for i in range(len(nums)):
            # 如果第一个元素已经大于0，不需要进一步检查
            if nums[i] > 0:
                return result
            
            # 跳过相同的元素以避免重复
            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
                continue
                
            left = i + 1
            right = len(nums) - 1
            
            while right > left:
                sum_ = nums[i] + nums[left] + nums[right]
                
                if sum_ < 0:
                    left += 1
                elif sum_ > 0:
                    right -= 1
                else:
                    result.append([nums[i], nums[left], nums[right]])
                    
                    # 跳过相同的元素以避免重复
                    while right > left and nums[right] == nums[right - 1]:
                        right -= 1
                    while right > left and nums[left] == nums[left + 1]:
                        left += 1
                        
                    right -= 1
                    left += 1
                    
        return result

方法二：使用字典

class Solution:
    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        result = []
        nums.sort()
        # 找出a + b + c = 0
        # a = nums[i], b = nums[j], c = -(a + b)
        for i in range(len(nums)):
            # 排序之后如果第一个元素已经大于零，那么不可能凑成三元组
            if nums[i] > 0:
                break
            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]: #三元组元素a去重
                continue
            d = {}
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if j > i + 2 and nums[j] == nums[j-1] == nums[j-2]: # 三元组元素b去重
                    continue
                c = 0 - (nums[i] + nums[j])
                if c in d:
                    result.append([nums[i], nums[j], c])
                    d.pop(c) # 三元组元素c去重
                else:
                    d[nums[j]] = j
        return result

心得收获 

本题也不难，如果不了解对数字每个位置的操作，就会比较难。但是我们也可以看到，求平方和除了使用divmod之外，我们可以直接把数字转为str成为可迭代的对象，然后使用推导式进行求和。会更加的简洁。其实自己可以多思考，能够更灵活的应用数据对象。

18. 四数之和

• 题目链接：力扣题目链接

• 文章讲解：代码随想录

• 视频讲解：难在去重和剪枝！| LeetCode：18. 四数之和

思路

其实四数之和的思想和三数之和的思想一样，可以在三数之和的基础上进行优化

但是有一些细节需要注意，例如： 不要判断nums[k] > target 就返回了，三数之和 可以通过 nums[i] > 0 就返回了，因为 0 已经是确定的数了，四数之和这道题目 target是任意值。比如：数组是[-4, -3, -2, -1]，target是-10，不能因为-4 > -10而跳过。但是我们依旧可以去做剪枝，逻辑变成nums[i] > target && (nums[i] >=0 || target >= 0)就可以了。

15.三数之和的双指针解法是一层for循环num[i]为确定值，然后循环内有left和right下标作为双指针，找到nums[i] + nums[left] + nums[right] == 0。

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) 。

那么一样的道理，五数之和、六数之和等等都采用这种解法。

对于15.三数之和双指针法就是将原本暴力O(n^3)的解法，降为O(n^2)的解法，四数之和的双指针解法就是将原本暴力O(n^4)的解法，降为O(n^3)的解法。

之前我们讲过哈希表的经典题目：454.四数相加II，相对于本题简单很多，因为本题是要求在一个集合中找出四个数相加等于target，同时四元组不能重复。

而454.四数相加II是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以，不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况，所以相对于本题还是简单了不少！

方法一： 使用双指针

class Solution:
    def fourSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
        nums.sort()
        n = len(nums)
        result = []
        for i in range(n):
            if nums[i] > target and nums[i] > 0 and target > 0:# 剪枝（可省）
                break
            if i > 0 and nums[i] == nums[i-1]:# 去重
                continue
            for j in range(i+1, n):
                if nums[i] + nums[j] > target and target > 0: #剪枝（可省）
                    break
                if j > i+1 and nums[j] == nums[j-1]: # 去重
                    continue
                left, right = j+1, n-1
                while left < right:
                    s = nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right]
                    if s == target:
                        result.append([nums[i], nums[j], nums[left], nums[right]])
                        while left < right and nums[left] == nums[left+1]:
                            left += 1
                        while left < right and nums[right] == nums[right-1]:
                            right -= 1
                        left += 1
                        right -= 1
                    elif s < target:
                        left += 1
                    else:
                        right -= 1
        return result

方法二：使用字典

# 使用双指针的话，需要把数组进行排序，由于我们还需要数组的下标，所以不能在原数组直接排序
class Solution:
    def twoSum(self,nums:List,target:int) -> List:
        if not nums :
            return 
        nums_sort = sorted(nums)
        left = 0
        right = len(nums_sort) - 1
        while left < right:
            num = nums_sort[left] + nums_sort[right]
            if num == target:
                left_index = nums.index(left)
                right_index = nums.index(right)
                if left_index == right_index:
                    # left += 1
                    # 这里不能left或right指针直接+1或-1是因为，
                    # 排好序的数组中已经找到两个相等的数，但是下标不相等，
                    # 所以原数组中一定有两个相等的数值在不同的索引位置
                    # 而且index是返回数值在数组的第一个索引位置，所以，right_index一定在原数组中left_index+1后面去寻找
                    right_index = nums[left_index+1:].index(nums_sort[right]) + left_index + 1
                
                return [left_index,right_index]

            elif num > target:
                right_index -= 1
            else:
                left_index += 1

        return []

总结

• 数组的大小是受限制的，而且如果元素很少，而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
• set是一个集合，里面放的元素只能是一个key，而两数之和这道题目，不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下标位置，因为要返回x 和 y的下标。所以set 也不能用。这时候就可以用到字典了