N-Sum 的算法思想与模板

终结 N-Sum 的算法思想与模板：以 3-Sum 和 4-Sum 为例

在算法面试和 LeetCode 中，N-Sum 问题是一个经典的考察点。无论是 3-Sum，还是 4-Sum，这些问题都是基于同一个核心思想：排序 + 双指针收缩。本文将通过 3-Sum 和 4-Sum 两个经典问题来详细解析 N-Sum 问题的解决思路、技巧与模板。

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一、N-Sum 问题的核心思想

1.1 问题的背景

N-Sum 问题的核心是给定一个整数数组，求该数组中 N 个数之和等于目标值 target 的所有唯一组合。以 3-Sum 为例，它的目标是找到数组中三个数的和等于目标值。类似地，4-Sum 就是四个数之和等于目标值。

具体题目描述如下：

• 3-Sum：给定一个整数数组 nums，找出所有三数之和为零的组合。
• 4-Sum：给定一个整数数组 nums，找出所有四数之和为目标值 target 的组合。

1.2 N-Sum 的解决核心思想

N-Sum 问题的核心思想是：

1. 排序数组：首先对数组进行排序。排序可以帮助我们利用双指针来减少不必要的计算，并且在后续步骤中轻松实现去重操作。
2. 固定一个数：通过固定一个数来将问题降维。例如，在 3-Sum 中固定第一个数，问题变成在剩下的部分找两数之和为目标值。对于 4-Sum，固定前两个数，问题变成了 2-Sum 问题。
3. 双指针夹逼：固定一个数后，使用双指针从数组两端夹逼，逐步寻找符合条件的组合。根据当前和与目标值的比较，移动左右指针来调整和的大小。
4. 去重：避免重复的组合。在每一层固定值后，我们需要跳过重复的元素，以免生成重复的结果。

通过这样的思想，我们可以将时间复杂度从暴力枚举的 O(n^N) 降低到 O(n^2)。

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二、3-Sum 的算法实现

2.1 问题描述

给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断是否存在三个整数使得它们的和为零。如果存在，返回所有不重复的三元组。

2.2 3-Sum 的解法

1. 排序数组：首先对 nums 数组进行排序，使得数组从小到大排列。
2. 固定一个数：我们用一个指针固定第一个数，然后用另外两个指针来查找剩余部分。
3. 双指针查找两数之和：在固定第一个数后，问题就变成了 2-Sum 问题，利用双指针查找剩余两个数的和。
4. 去重处理：我们在每次固定一个数后，要跳过重复的数。

2.3 代码实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>// 比较函数，用于排序
int cmp(const void* a, const void* b) {return (*(int*)a - *(int*)b);
}int** threeSum(int* nums, int numsSize, int* returnSize, int** returnColumnSizes) {int** ans = (int**)malloc(sizeof(int*) * 20000);*returnColumnSizes = (int*)malloc(sizeof(int) * 20000);*returnSize = 0;if (numsSize < 3) return ans;// 排序qsort(nums, numsSize, sizeof(int), cmp);for (int i = 0; i < numsSize - 2; i++) {// 去重if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue;int left = i + 1, right = numsSize - 1;while (left < right) {int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];if (sum == 0) {ans[*returnSize] = (int*)malloc(sizeof(int) * 3);ans[*returnSize][0] = nums[i];ans[*returnSize][1] = nums[left];ans[*returnSize][2] = nums[right];(*returnColumnSizes)[*returnSize] = 3;(*returnSize)++;// 去重while (left < right && nums[left] == nums[left + 1]) left++;while (left < right && nums[right] == nums[right - 1]) right--;left++;right--;} else if (sum < 0) {left++;} else {right--;}}}return ans;
}

2.4 解释

1. 排序：通过 qsort 排序数组，方便后续的双指针夹逼。
2. 固定一个数：每次固定一个数 nums[i]，然后使用双指针查找 nums[left] 和 nums[right]，使得三数之和为零。
3. 去重：在每次固定 i 后，跳过重复的元素，以避免重复的三元组。

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三、4-Sum 的算法实现

3.1 问题描述

给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和目标值 target，判断是否存在四个整数使得它们的和为 target。如果存在，返回所有不重复的四元组。

3.2 4-Sum 的解法

1. 排序数组：首先对 nums 数组进行排序，使得数组从小到大排列。
2. 固定两个数：通过两个指针 i 和 j 分别固定前两个数，然后将问题降维为 2-Sum 问题。
3. 双指针查找两数之和：在固定前两个数后，使用双指针查找剩余两个数的和。
4. 去重处理：跳过重复的元素，避免重复的四元组。

3.3 代码实现

int** fourSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize, int** returnColumnSizes) {int** ans = (int**)malloc(sizeof(int*) * 20000);*returnColumnSizes = (int*)malloc(sizeof(int) * 20000);*returnSize = 0;if (numsSize < 4) return ans;qsort(nums, numsSize, sizeof(int), cmp);for (int i = 0; i < numsSize - 3; i++) {if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue;for (int j = i + 1; j < numsSize - 2; j++) {if (j > i + 1 && nums[j] == nums[j - 1]) continue;int left = j + 1, right = numsSize - 1;while (left < right) {int sum = nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right];if (sum == target) {ans[*returnSize] = (int*)malloc(sizeof(int) * 4);ans[*returnSize][0] = nums[i];ans[*returnSize][1] = nums[j];ans[*returnSize][2] = nums[left];ans[*returnSize][3] = nums[right];(*returnColumnSizes)[*returnSize] = 4;(*returnSize)++;while (left < right && nums[left] == nums[left + 1]) left++;while (left < right && nums[right] == nums[right - 1]) right--;left++;right--;} else if (sum < target) {left++;} else {right--;}}}}return ans;
}

3.4 解释

1. 排序：通过排序，我们可以方便地进行双指针操作，并且去除重复的结果。
2. 固定两个数：通过两个指针 i 和 j 固定前两个数，将问题简化为 2-Sum 问题。
3. 双指针查找剩余两个数：剩余的两个数通过双指针 left 和 right 查找。
4. 去重：每次固定一个数时，需要跳过重复元素，避免重复结果。

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四、总结与模板

4.1 3-Sum 和 4-Sum 模板

1. 排序：先排序数组。
2. 固定前几个数：固定第一个数或者前两个数。
3. 双指针：利用双指针找剩下的两个数。
4. 去重：跳过重复的元素，避免重复的组合。

4.2 时间复杂度

• 排序：O(n log n)
• 外层循环：O(n)
• 内层双指针：O(n)

总体时间复杂度为：O(n^2)。

4.3 使用模板

无论是 3-Sum 还是 4-Sum，基于排序和双指针的思路是最标准和高效的解法。可以通过这种方式解决所有类似的 N-Sum 问题。

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