Python双指针算法解LeetCode2/3/4Sum问题

"这篇资源主要讨论了如何使用Python的双指针算法来解决LeetCode中的2Sum、3Sum和4Sum问题，提供了不同方法的代码实现，包括暴力解法、排序优化以及哈希表结构的应用。" 在LeetCode中，2Sum、3Sum和4Sum是经典的数组求和问题，它们的解决方案都涉及到双指针算法的应用。双指针是一种在有序或无序数组中查找特定条件的高效策略。 1. 两数之和（2Sum） 题目要求找到数组中两个元素的索引，使得它们的和等于给定的目标值。有两种常见的方法： a. 暴力解法：使用两个嵌套循环遍历数组，时间复杂度为O(n^2)。 b. 排序优化：先对数组进行排序，然后使用两个指针，一个从头开始，一个从尾部开始，逐步调整直到找到目标和。时间复杂度为O(n log n)。 c. 哈希表结构：创建一个哈希表，对于每个元素，检查哈希表中是否存在目标值减去该元素的值，若存在则返回答案，不存在则将当前元素存入哈希表。时间复杂度为O(n)。 2. 三数之和（3Sum） 题目要求找到数组中所有和为0的不重复三元组。解决方法通常是对数组进行排序，然后使用双指针在已排序的数组中寻找满足条件的三元组。在遍历过程中，需要避免重复的三元组。时间复杂度同样为O(n^2)。 ```python def three_sum(nums): nums.sort() n = len(nums) result = [] for i in range(n - 2): if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]: continue left, right = i + 1, n - 1 target = -nums[i] while left < right: current_sum = nums[left] + nums[right] if current_sum == target: result.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 elif current_sum < target: left += 1 else: right -= 1 return result ``` 对于4Sum的问题，其思路与3Sum类似，需要增加一层循环，并在内部使用类似于3Sum的方法。双指针算法在处理这类问题时能够有效减少不必要的计算，提高效率。 这些算法在实际编程挑战和面试中非常常见，理解和熟练掌握它们对于提升编程技能和解决实际问题具有重要意义。通过不断地练习和优化，可以更好地应对各种复杂场景下的数组求和问题。