【优选算法之双指针】No.2--- 经典双指针算法(下)

文章目录

  • 前言
  • 一、双指针示例:
    • 1.1 ⽔果成篮
    • 1.2 和为s的两个数字
    • 1.3 三数之和
    • 1.4 四数之和
  • 二、双指针总结:


前言

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📋专栏:优选算法
🔑本章内容:双指针
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提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、双指针示例:

1.1 ⽔果成篮

  1. 题⽬链接:611. 有效三⻆形的个数
  2. 题⽬描述:
    在这里插入图片描述
  3. 解法⼀(暴⼒求解)(会超时):
    算法思路:三层 for 循环枚举出所有的三元组,并且判断是否能构成三⻆形。
    虽然说是暴⼒求解,但是还是想优化⼀下:
    判断三⻆形的优化:
  • 如果能构成三⻆形,需要满⾜任意两边之和要⼤于第三边。但是实际上只需让较⼩的两条边之和⼤于第三边即可。
  • 因此我们可以先将原数组排序,然后从⼩到⼤枚举三元组,⼀⽅⾯省去枚举的数量,另⼀⽅⾯⽅便判断是否能构成三⻆形
  1. 解法⼆(排序 + 双指针):
    算法思路:先将数组排序。
    根据「解法⼀」中的优化思想,我们可以固定⼀个「最⻓边」,然后在⽐这条边⼩的有序数组中找出⼀个⼆元组,使这个⼆元组之和⼤于这个最⻓边。由于数组是有序的,我们可以利⽤「对撞指针」来优化。
    设最⻓边枚举到 i 位置,区间 [left, right] 是 i 位置左边的区间(也就是⽐它⼩的区间):
    ◦ 如果 nums[left] + nums[right] > nums[i] :
    ▪ 说明 [left, right - 1] 区间上的所有元素均可以与 nums[right] 构成⽐ nums[i] ⼤的⼆元组
    ▪ 满⾜条件的有 right - left 种
    ▪ 此时 right 位置的元素的所有情况相当于全部考虑完毕, right-- ,进⼊下⼀轮判断
    ◦ 如果 nums[left] + nums[right] <= nums[i] :
    ▪ 说明 left 位置的元素是不可能与 [left + 1, right] 位置上的元素构成满⾜条件的⼆元组
    ▪ left 位置的元素可以舍去, left++ 进⼊下轮循环
  2. C++代码(数组模拟哈希/容器)
class Solution {
public:int triangleNumber(vector<int>& nums) {int cnt=0;sort(nums.begin(),nums.end());if(nums.size()<3)return 0;for(int i=nums.size()-1;i>=2;i--){int left=0,right=i-1;while(left<right){if(nums[left]+nums[right]>nums[i]){cnt+=right-left;right--;}else{left++;}}}return cnt;}
};

1.2 和为s的两个数字

  1. 题⽬链接: 剑指 Offer 57. 和为s的两个数字

  2. 题⽬描述:
    在这里插入图片描述

  3. 解法⼀(暴⼒解法,会超时):
    算法思路:两层 for 循环列出所有两个数字的组合,判断是否等于⽬标值。
    算法流程:
    两层 for 循环:
    ◦ 外层 for 循环依次枚举第⼀个数 a ;
    ◦ 内层 for 循环依次枚举第⼆个数 b ,让它与 a 匹配;
    ps :这⾥有个魔⻤细节:我们挑选第⼆个数的时候,可以不从第⼀个数开始选,因为 a 前⾯的数我们都已经在之前考虑过了;因此,我们可以从 a 往后的数开始列举。
    ◦ 然后将挑选的两个数相加,判断是否符合⽬标值

  4. 解法⼆(双指针 - 对撞指针):
    算法思路:
    注意到本题是升序的数组,因此可以⽤「对撞指针」优化时间复杂度。算法流程(附带算法分析,为什么可以使⽤对撞指针):
    a. 初始化 left , right 分别指向数组的左右两端(这⾥不是我们理解的指针,⽽是数组的下标)
    b. 当 left < right 的时候,⼀直循环
    i. 当 array[left] + array[right] == sum时,说明找到结果,记录结果,并且返回;
    ii. 当 array[left] + array[right] < sum时:
    • 对于 array[left] ⽽⾔,此时 array[right] 相当于是 array[left] 能碰到的最⼤值(别忘了,这⾥是升序数组哈~)。如果此时不符合要求,说明在这个数组⾥⾯,没有别的数符合 nums[left] 的要求了(最⼤的数都满⾜不了你,你已经没救了)。因此,我们可以⼤胆舍去这个数,让 left++ ,去⽐较下⼀组数据;
    • 那对于 array[right] ⽽⾔,由于此时两数之和是⼩于⽬标值的, array[right] 还可以选择⽐ array[left] ⼤的值继续努⼒达到⽬标值,因此 right 指针我们按兵不动;
    iii. 当 array[left] + array[right] > sum时,同理我们可以舍去 array[right] (最⼩的数都满⾜不了你,你也没救了)。让 right-- ,继续⽐较下⼀组数据,⽽ left 指针不变(因为他还是可以去匹配⽐ array[right] 更⼩的数的)

  5. C++代码

class Solution {
public:vector<int> FindNumbersWithSum(vector<int> array,int sum) {sort(array.begin(),array.end());vector<int> v;int left=0,right=array.size()-1;while(left<right){if(array[left]+array[right]<sum)left++;else if(array[left]+array[right]>sum)right--;else{v.push_back(array[left]);v.push_back(array[right]);break;}}return v;}
};

1.3 三数之和

  1. 题⽬链接:15. 三数之和

  2. 题⽬描述:
    在这里插入图片描述

  3. 解法(排序+双指针):
    算法思路:本题与两数之和类似,是⾮常经典的⾯试题
    与两数之和稍微不同的是,题⽬中要求找到所有「不重复」的三元组。那我们可以利⽤在两数之和那⾥⽤的双指针思想,来对我们的暴⼒枚举做优化:
    i. 先排序;
    ii. 然后固定⼀个数 a :
    iii. 在这个数后⾯的区间内,使⽤「双指针算法」快速找到两个数之和等于 -a 即可。
    但是要注意的是,这道题⾥⾯需要有「去重」操作~
    i. 找到⼀个结果之后, left 和 right 指针要「跳过重复」的元素;
    ii. 当使⽤完⼀次双指针算法之后,固定的 a 也要「跳过重复」的元素

  4. C++代码

class Solution {
public:vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {vector<vector<int>> vv;sort(nums.begin(),nums.end());set<vector<int>> sv;for(int i=nums.size()-1;i>=2;){int left=0,right=i-1;while(left<right){if(nums[left]+nums[right]<(-nums[i])){left++;}else if(nums[left]+nums[right]>(-nums[i])){right--;}else{vv.push_back({nums[left],nums[right],nums[i]});left++;right--;while(left<right&&nums[left]==nums[left-1])left++;while(left<right&&nums[right]==nums[right+1])right--;}}i--;while(i>=2&&nums[i]==nums[i+1])i--;}return vv;}
};

1.4 四数之和

  1. 题⽬链接:18. 四数之和
  2. 题⽬描述:
    在这里插入图片描述
  3. 解法(排序 + 双指针)
    算法思路:
    a. 依次固定⼀个数 a ;
    b. 在这个数 a 的后⾯区间上,利⽤「三数之和」找到三个数,使这三个数的和等于 target- a 即可。
  4. C++代码
class Solution {
public:vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) {vector<vector<int>> vv;if(nums.size()<4)return vv;sort(nums.begin(),nums.end());for(int dest=nums.size()-1,cur=dest-1;dest>=3;){while(cur>=2){int left=0,right=cur-1;while(left<right){long long sum=nums[left]+nums[right];long long tmp=(long long)target-nums[dest]-nums[cur];if(sum<tmp){left++;}else if(sum>tmp){right--;}else{vv.push_back({nums[left],nums[right],nums[cur],nums[dest]});left++;right--;while(left<right&&nums[right]==nums[right+1])right--;while(left<right&&nums[left]==nums[left-1])left++;}}cur--;while(cur>=2&&nums[cur]==nums[cur+1])cur--;}dest--;while(dest>=3&&nums[dest]==nums[dest+1])dest--;cur=dest-1;}return vv;}
};

二、双指针总结:

  • 1.移动零:快排的思想:数组划分区间 - 数组分两块
  • 2.复写零:从后往前(涉及到覆盖的)
  • 3.快乐数:快慢指针(设计循环)
  • 4.盛水最多的容器:对撞指针
  • 5.有效三角的个数:固定一边+对撞指针
  • 6.和为S的两个数字:排序+对撞指针
  • 7.三数之和:排序+对撞指针+固定
  • 8.四数之和:排序+对撞指针(三指针)+固定

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