def de(n): t=1 for i in range(n/2): sum=sum+1.0/(2i) return sum def fa(n): for i in range((n+1)/2): sum=sum+1.0/((2i)-1) return sum n=eval(input()) if n%2=0:#是偶数 print(de(n)) else: print(fa(n))

时间: 2023-06-02 10:08:24 浏览: 63

文档python数组双指针算法求和问题LeetCode2sum3sum4sum含代码

### 文档概述本文档主要介绍了在Python编程语言中如何运用双指针算法解决LeetCode上的2Sum、3Sum及4Sum求和问题，并提供了相应的代码实现。LeetCode是一个非常受欢迎的在线编程平台，用于练习算法题目，尤其适合准备技术面试的软件工程师。 ### 重要知识点详解 #### 1. 双指针算法简介双指针算法是一种常见的数组或链表处理技巧，主要用于查找满足特定条件的元素组合。该方法通过维护两个指向不同位置的指针来简化搜索过程，提高效率。通常一个指针从数组头部开始移动，另一个从尾部开始移动，根据目标值调整两个指针的位置，直到找到符合条件的一对或多对元素或者确定不存在这样的元素为止。 #### 2. 2Sum问题 **问题描述：** 给定一个整数数组`nums`和一个目标值`target`，请找出数组中和为目标值的两个整数，并返回它们的数组下标。 **解决方案：** - **排序+双指针法**：首先对数组进行排序，然后使用双指针法寻找两个数之和等于目标值的情况。 - **哈希表法**：利用哈希表记录每个数值出现的位置，遍历数组时查询哈希表是否包含目标值减去当前元素的差值。 #### 3. 3Sum问题 **问题描述：** 给定一个包含n个整数的数组`nums`，找出所有和为0的三元组。 **解决方案：** - **排序+双指针法**：先对数组排序，对于每个元素，用双指针法寻找剩下的两个数，使得三数之和为0。为了避免重复解，需要跳过重复的数字。 #### 4. 4Sum问题 **问题描述：** 给定一个包含n个整数的数组`nums`，以及一个目标值`target`，找出所有和为目标值的四元组。 **解决方案：** - **排序+双指针法**：同样地，先对数组进行排序。固定两个指针，对于每一个固定的组合，再使用双指针法寻找另外两个数，使四数之和等于目标值。同样需要注意去除重复解的问题。 ### 实现代码示例虽然原文档中的链接无法直接访问，但可以提供一些基本的Python代码示例，帮助理解双指针算法在2Sum、3Sum和4Sum问题中的应用： #### 2Sum 示例代码 ```python def twoSum(nums, target): hash_map = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in hash_map: return [hash_map[complement], i] hash_map[num] = i return [] ``` #### 3Sum 示例代码 ```python def threeSum(nums): nums.sort() res = [] n = len(nums) for i in range(n): if i > 0 and nums[i] == nums[i-1]: continue left, right = i + 1, n - 1 while left < right: total = nums[i] + nums[left] + nums[right] if total < 0: left += 1 elif total > 0: right -= 1 else: res.append([nums[i], 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 return res ``` #### 4Sum 示例代码 ```python def fourSum(nums, target): nums.sort() res = [] n = len(nums) for i in range(n): if i > 0 and nums[i] == nums[i-1]: continue for j in range(i + 1, n): if j > i + 1 and nums[j] == nums[j-1]: continue left, right = j + 1, n - 1 while left < right: total = nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right] if total < target: left += 1 elif total > target: right -= 1 else: res.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 return res ``` ### 总结通过对上述问题的解析和代码示例，我们可以看到双指针算法在解决LeetCode上的2Sum、3Sum及4Sum求和问题时的有效性和高效性。这种方法不仅能够快速定位到符合条件的元素组合，还能够有效地避免重复解的产生，大大提高了算法的执行效率。对于初学者来说，熟练掌握双指针算法是非常有必要的。

null是一个值，通常表示没有值、空或未定义。在计算机编程中，null表示变量或对象不包含任何有效的数据或引用。当一个变量或对象被赋值为null时，它被认为是空的，不会指向任何内存地址。null是一种常见的数据类型，并广泛用于各种编程语言中。

阅读全文

def de(n): t=1 for i in range(n/2): sum=sum+1.0/(2*i) return sum def fa(n): for i in range((n+1)/2): sum=sum+1.0/((2*i)-1) return sum n=eval(input()) if n%2=0:#是偶数 print(de(n)) else: print(fa(n))

相关推荐

python数组双指针算法求和问题LeetCode2sum3sum4sum含代码

python 用for循环实现1~n求和的实例

def factorial_sum(n): sum = 0 factorial = 1 for i in range(1, n+1): factorial *= i sum += factorial return sum

def sum(n): s=0 for i in range(1,n,2) s+=i return s print(sum(10))

def sum_n(n): if n % 2 == 0: return sum(range(1, n+1)) else: sum = 0 factorial = 1 for i in range(1, n+1): factorial *= i sum += factorial return sum

import math def fun(n): sum = 1 for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1): if n % i == 0: sum += i if i != n // i: sum += n // i if sum == n and n != 1: return 1 else: return0 n = int(input("请输入一个整数：")) if fun(n): print(n, "是完数") else: print(n, "不是完数")注释

def fun(n): sum = 0 for i in range(2, n+1, 2): sum += i return sumresult = fun(100)print("1~100中偶数之和为：", result)

def f(n): sum=0 if n%2!=0: for i in range(1, n+1, 2): sum += 1/i else: for i in range(2, n+1, 2): sum += 1/i return sum n = int(input()) print(f(n))这段代码哪里错了

用列表推导式和生成式改写下面这段代码def monte_carlo(dim, N): v = 1 for i in range(dim): v *= 2 s = 0 for i in range(N): x = [random.uniform(0,1) for j in range(dim)] s += f(x) return s * v / N

def factorial(n): result = 1 for i in range(1, n + 1): result *= i return resultdef factorial_sum(n): result = 0 for i in range(1, n + 1): result += factorial(i) return resultn = int(input("请输入一个正整数："))print(format(n, factorial_sum(n)))

def calculate_expression(n, a): sum = 0 for i in range(1, n+1): # 计算当前项的值 item = a * int(str(a) * i) sum += item return sum什么意思

def main(n): p,q=0,1 sum=0 for i in range(n): sum = sum + q p,q=q,p+q return sum优化

n=int(input()) def fun1(n): d=round(sum([i / (2*i - 1) for i in range(1, n+1)]), 3) return d print(fun1(n)) 纠错

def myf(n): sum=0 for item in str(n): sum+=int(item)**2 return sum k,a,b=eval(input("请输入k,a,b:")) for i in range(a,b+1): if k*myf(i)==i: print(i)检查并修改这段代码

1、一行代码实现1-100之和 利用sum()函数求和 2、如何在一个函数内部修改全局变量 函数内部global声明 修改全

sum:ZAD 2

最新推荐

李白高力士脱靴李白贺知章告别课本剧.pptx

Spring Cloud 学习过程记录，含多方面知识及系列教程.zip

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

管理建模和仿真的文件

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

def de(n): t=1 for i in range(n/2): sum=sum+1.0/(2i) return sum def fa(n): for i in range((n+1)/2): sum=sum+1.0/((2i)-1) return sum n=eval(input()) if n%2=0:#是偶数 print(de(n)) else: print(fa(n))

用列表推导式和生成式改写下面这段代码def monte_carlo(dim, N): v = 1 for i in range(dim): v = 2 s = 0 for i in range(N): x = [random.uniform(0,1) for j in range(dim)] s += f(x) return s v / N

1、一行代码实现1-100之和利用sum()函数求和 2、如何在一个函数内部修改全局变量函数内部global声明修改全