力扣【四数之和】
一、题目描述
18. 四数之和
给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ,和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] (若两个四元组元素一一对应,则认为两个四元组重复):
0 <= a, b, c, d < na、b、c和d互不相同nums[a] + nums[b] + nums[c] + nums[d] == target
你可以按 任意顺序 返回答案 。

二、题目解析
算法思想:排序+双指针
1、依次固定一个数a;
2、在a后面的区间内,用“三数之和”找到三个数,使用这三个数的和等于target - a即可
同理,对于三数之和的算法:
1、依次固定一个数b;
2、在b后面的区间内,利用“双指针”找到两个数,是这两个数的和等于target - a - b
处理细节问题:
1、不重复
注意这里的去重和三数之和不同,这里需要多一组去重,在确定a时也是需要判断是否重复,其余去重操作和判断三数之和是一样。
2、不漏
与三数之和一样,在找到满足题目条件的一组元素之后,需要继续寻找。

注意:
这里的数据有溢出的风险,不开long long见祖宗~

三、原码
class Solution {
public:vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) {vector<vector<int>> ret;//1、先排序sort(nums.begin(),nums.end());//2、利用双指针解决int n = nums.size();for(int i = 0;i<n;){//下面是三数之和for(int j = i+1;j<n;){//防止数据溢出,开long longlong long target2 = (long long)target - nums[i] - nums[j];int left = j+1;int right = n-1;while(left < right){int sum = nums[left] + nums[right];if(sum > target2) right--;else if(sum < target2) left++;else{ret.push_back({nums[i],nums[j],nums[right],nums[left]});left++;right--;//去重left rightwhile(left < right && nums[left] == nums[left-1]) left++;while(left < right && nums[right] == nums[right+1]) right--;}}//去重jj++;while(j<n && nums[j] == nums[j-1]) j++;}//去重ii++;while(i<n && nums[i] == nums[i-1]) i++;}return ret;}
};
相关文章:
力扣【四数之和】
一、题目描述 18. 四数之和 给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ,和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] (若两个四元组元素一一对应,则认为两个四元组重复&#x…...
IMX6LL|linux设备驱动模型
linux设备驱动模型 为什么需要设备驱动模型 早期内核(2.4之前)没有统一的设备驱动模型,但照样可以用2.4~2.6期间使用devfs,挂载在/dev目录。 需要在内核驱动中创建设备文件(devfs_register),命名死板 2.6以后使用sys…...
2023年的技术总结和工作反思
一、回顾2023年 回顾自己的2023年,还是发生了很多的变化。在大学毕业,就来到了芯翼参加工作,在这里也遇到了很多的前辈和小伙伴,收获工作的同时也收获了友情。但是,随着公司发展战略的变化,公司的人员架构…...
Stable Diffusion中的Embeddings
什么是Embeddings? Embeddings是一种数学技术,它允许我们将复杂的数据(如文本或图像)转换为数值向量。这些向量是高维空间中的点,可以捕捉数据的关键特征和属性。在文本处理中,例如,embeddings可…...
如何快速打开github
作为一个资深码农,怎么能不熟悉全球最大的同性交友社区——github呢,但头疼的是github有时能打开,有时打不开,这是怎么回事? 其实问题出在github.com解析DNS上,并不是需要FQ。下面提供一个方法,…...
【sql/python】表中某列值以列表聚合
需求背景: 有一个表含有两个字段 “ID”,“VALUE” 1,香蕉 1,苹果 2,橘子 3,香蕉 3,苹果 3,橘子 目标要求:将每个ID的VALUE列聚合成一个字符串列表 “ID”,“VALUE” 1,[香蕉,苹果] 2,[橘子] 3,[香蕉,苹果,橘子] 一、SQL使用 LISTAGG函数聚合方式 ---将…...
大模型实战营Day6 作业
基础作业 使用 OpenCompass 评测 InternLM2-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能 环境配置 conda create --name opencompass --clone/root/share/conda_envs/internlm-base source activate opencompass git clone https://github.com/open-compass/opencompass cd openco…...
C#,入门教程(20)——列表(List)的基础知识
上一篇: C#,入门教程(19)——循环语句(for,while,foreach)的基础知识https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/124060844 List顾名思义就是数据列表,区别于数据数组(arr…...
【蓝桥杯日记】复盘篇一:深入浅出顺序结构
🚀前言 本期是一篇关于顺序结构的题目的复盘,通过复盘基础知识,进而把基础知识学习牢固!通过例题而进行复习基础知识。 🚩目录 前言 1.字符三角形 分析: 知识点: 代码如下 2. 字母转换 题目分析: 知…...
尚无忧【无人共享空间 saas 系统源码】无人共享棋牌室系统源码共享自习室系统源码,共享茶室系统源码
可saas多开,非常方便,大大降低了上线成本 UNIAPPthinkphpmysql 独立开源! 1、定位功能:可定位附近是否有店 2、能通过关键字搜索现有的店铺 3、个性轮播图展示,系统公告消息提醒 4、个性化功能展示,智能…...
SQL Server 恢复软件
Datanumen SQL Server 软件主要特点 支持 Microsoft SQL Server 2005、2008、2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019、2022 。 恢复表中的架构/结构和数据。 恢复所有数据类型,包括 ASCII 和 Unicode XML 数据类型。 恢复稀疏列。 恢复数据库表中已删除的记录…...
奇安信天擎 rptsvr 任意文件上传漏洞复现
0x01 产品简介 奇安信天擎是奇安信集团旗下一款致力于一体化终端安全解决方案的终端安全管理系统(简称“天擎”)产品。通过“体系化防御、数字化运营”方法,帮助政企客户准确识别、保护和监管终端,并确保这些终端在任何时候都能可信、安全、合规地访问数据和业务。天擎基于…...
Linux-nginx(安装配置nginx、配置反向代理、Nginx配置负载均衡、动静分离)
关于代理 正向代理: 客户明确知道自己访问的网站是什么 隐藏客户端的信息 目录 关于代理 一、Nginx的安装与配置 1、安装依赖 2、安装nginx (1)上传压缩包到目录 /usr/nginx里面 (2)解压文件 (3)…...
阿里云GPU服务器ECS实例规格详细说明
阿里云GPU服务器提供GPU加速计算能力,GPU卡支持A100、V100、T4、P4、P100、A10等,NVIDIA V100,GPU实例规格是什么意思?如搭载NVIDIA V100的ecs.gn6v-c8g1.2xlarge、A10卡ecs.gn7i-c32g1.8xlarge、T4卡ecs.gn6i-c4g1.xlarge、P4卡e…...
Kafka为什么在消息积压时不能直接通过消费者水平扩容来提升消费速度?
我们知道当消息生产者生产的速度快于消费者的消费速度时,会产生大量的消息积压,大多数人的想法是增加消费者的数量来提升消费速度,这个想法在RocketMQ中是可行的,但是在Kafka中不一定可行。为了更方便地分析问题,我们先…...
“揭秘Maven:如何成为大数据项目的管理能手?“
介绍:Maven是一个项目管理和构建自动化工具,广泛应用于Java项目中。具体来说:项目对象模型(POM):Maven通过一个名为POM的模型来描述项目信息,包括项目的坐标、依赖关系、插件目标等。这个模型通…...
基于BERT对中文邮件内容分类
用BERT做中文邮件内容分类 项目背景与意义项目思路数据集介绍环境配置数据加载与预处理自定义数据集模型训练加载BERT预训练模型开始训练 预测效果 项目背景与意义 本文是《用BERT做中文邮件内容分类》系列的第二篇,该系列项目持续更新中。系列的起源是《使用Paddl…...
【EFCore仓储模式】介绍一个EFCore的Repository实现
阅读本文你的收获 了解仓储模式及泛型仓储的优点学会封装泛型仓储的一般设计思路学习在ASP.NET Core WebAPI项目中使用EntityFrameworkCore.Data.Repository 本文中的案例是微软EntityFrameworkCore的一个仓储模式实现,这个仓储库不是我自己写的,而是使…...
oracle篇—19c新特性自动索引介绍
☘️博主介绍☘️: ✨又是一天没白过,我是奈斯,DBA一名✨ ✌✌️擅长Oracle、MySQL、SQLserver、Linux,也在积极的扩展IT方向的其他知识面✌✌️ ❣️❣️❣️大佬们都喜欢静静的看文章,并且也会默默的点赞收藏加关注❣…...
稳定性——JE流程
1. RuntimeInit.commonInit() 上层应用都是由Zygote fork孵化出来的,分为system_server进程和普通应用进程进程创建之初会设置未捕获异常的处理器,当系统抛出未捕获的异常时候都会交给异常处理器RuntimeInit.java的commonInit方法设置UncaughtHandler …...
AI-AGENT概念解析 - LLM任务训练
**问题:LLM大模型是否针对写作,做PPT,编写程序,拆解任务这些输入参数,用同一个大模型需要训练为不同的模型结构或参数化的权重矩阵去适应那些不同的提示词输入参数? 对于不同的任务类型(写作、做…...
Qwen3字幕生成工具5分钟快速上手:零基础制作精准SRT字幕
Qwen3字幕生成工具5分钟快速上手:零基础制作精准SRT字幕 1. 工具简介与核心优势 1.1 什么是Qwen3字幕生成工具 Qwen3字幕生成工具是一款基于阿里云通义千问双模型的本地智能字幕生成解决方案。它由两个核心AI模型组成: Qwen3-ASR-1.7B:负…...
前端国际化:别让你的应用只懂一种语言
前端国际化:别让你的应用只懂一种语言 毒舌时刻这应用写得跟方言似的,出了本地就没人懂。各位前端同行,咱们今天聊聊前端国际化。别告诉我你的应用还只有中文版本,那感觉就像在国际会议上只说方言——能说,但没人懂。 …...
Mac Mouse Fix技术深度解析:从底层事件处理到高级鼠标功能增强的架构演进
Mac Mouse Fix技术深度解析:从底层事件处理到高级鼠标功能增强的架构演进 【免费下载链接】mac-mouse-fix Mac Mouse Fix - A simple way to make your mouse better. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/mac-mouse-fix Mac Mouse Fix是一款革…...
奇偶判断算法的极端实现与优化
1. 奇偶判断算法的极端实现:从40亿条if语句到机器码优化1.1 项目背景与设计动机在计算机科学领域,判断数字奇偶性通常采用取模运算这一经典方法。然而,一个看似荒谬的想法引发了技术人员的深入思考:是否可以通过穷举所有可能的数字…...
BleSerial:嵌入式BLE UART流式通信C++库
1. BleSerial 库概述BleSerial 是一个面向嵌入式系统的轻量级 C 库,其核心设计目标是将蓝牙低功耗(BLE)通信抽象为标准 CStream对象(即继承自Stream类的实例),从而无缝接入 Arduino 及兼容平台(…...
Comsol光子晶体:谷霍尔效应、单胞与超胞能带计算及谷单向传输
Comsol光子晶体谷霍尔效应。 单胞,超胞能带计算。 谷单向传输等。光子晶体玩拓扑这件事最近越来越上头。今天咱们撸起袖子直接干一个谷霍尔效应仿真,手把手教你在COMSOL里搞出单向传输这种神奇现象。先说重点:结构旋转6度就能打开带隙&#x…...
OpenClaw镜像体验方案:星图平台GLM-4.7-Flash沙盒环境快速验证
OpenClaw镜像体验方案:星图平台GLM-4.7-Flash沙盒环境快速验证 1. 为什么选择云端沙盒验证OpenClaw 去年冬天,当我第一次尝试在本地MacBook上部署OpenClaw时,整整浪费了一个周末的时间。从Node.js版本冲突到Python依赖缺失,再到…...
AD5660 16位DAC驱动库深度解析:嵌入式SPI接口实践
1. AD5660 数字模拟转换器库深度解析:面向嵌入式工程师的16位高精度DAC驱动实践1.1 器件本质与工程定位AD5660 是 Analog Devices 推出的单通道、16位电压输出型数模转换器(DAC),采用紧凑的 8 引脚 MSOP 封装,专为对精…...
CVPR2025新星DehazeXL:开源8K去雾数据集与可解释归因图,高分辨率图像处理新范式
1. 高分辨率图像去雾的痛点与DehazeXL的突破 第一次处理8K航拍图像时,我盯着显存不足的报错信息愣了半天——当时用的某知名去雾模型,光是加载81928192的图片就吃掉了48GB显存。这其实是高分辨率图像处理领域的普遍困境:传统方法要么被迫降采…...
