我最近遇到了一种很酷的算法,可以将“在数组中找到与目标求和的n个数字”归类为“两和”问题。但是,我很难理解一行代码。
def findNsum(nums, target, N, result, results):
if len(nums) < N or N < 2 or target < nums[0]*N or target > nums[-1]*N: # early termination
return
if N == 2: # two pointers solve sorted 2-sum problem
l,r = 0,len(nums)-1
while l < r:
s = nums[l] + nums[r]
if s == target:
results.append(result + [nums[l], nums[r]])
l += 1
while l < r and nums[l] == nums[l-1]:
l += 1
elif s < target:
l += 1
else:
r -= 1
else: # recursively reduce N
for i in range(len(nums)-N+1):
if i == 0 or (i > 0 and nums[i-1] != nums[i]):
findNsum(nums[i+1:], target-nums[i], N-1, result+[nums[i]], results)
results = []
findNsum(sorted(nums), 0, 3, [], results)
return results
条件:
if i == 0 or (i > 0 and nums[i-1] != nums[i]):
对我来说没有意义。为什么我必须检查if nums[i-1] != nums[i]
?如果我用nums = [-1, 0, 1, 2, 2, -1, -4]
进行了尝试,则得到[[-4, 2, 2], [-1, -1, 2], [-1, 0, 1]]
的条件。如果我将其取出,则会得到[[-4, 2, 2], [-1, -1, 2], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]
。有人能理解吗?
干杯!
答案 0 :(得分:3)
条件nums[i-1] != nums[i]
是为了避免在选择第一个元素时创建重复的解决方案,这可以在第二个示例的输出中看到。这个问题想找到所有唯一的解决方案,而不是所有可能的解决方案,因此我们想删除第二个[-1,0,1]