LeetCode 18：2 sum 方法在计算 4 sum 中的应用（基于 2 指针的二进制搜索）

我们得到一个输入数组，我们有一个目标。我们要找出数组表单中哪两个元素的值等于目标。

例子：
数字= [1,2,3,4,5,6,7]
目标 = 10
输出：[[3,7]，[4,6]]

约束：
约束是应该对 nums 进行排序以应用两个总和。

方法
与二分查找（二分）相同，我们有两个指针，lptr 和 rptr。
lptr 指向起始索引， rptr 指向最后一个索引。

现在，让我们看看这里存在的模式：
仔细观察这两种情况，

情况1：
保持 rptr 不变并增加 lptr
(1+7) → 8
(2+7) → 9
(3+7) — -> 10
(4+7) — -> 11

案例二：
保持 lptr 不变并增加 rptr
(1+7) → 8
(1+6) → 7
(1+5) → 6

从上述两种情况，形成的模式是，如果 lptr 增加，则总和将增加，并且当 rptr 增加时，总和将减少（假设数组已排序）。

应用概念
现在，让我们将此方法应用于 2 个指针以找到目标 10。
步骤1
将 lptr 放在 0 索引处，将 rptr 放在最后一个索引处

 数字 = 列表（[1,2,3,4,5,6,7]）  
 目标 = 10  
  
 lptr = 0  
 rptr = len(nums)-1  
  
 main_ls = []

第2步
我们将遍历元素

现在，nums[lptr] + nums[rptr] = 8。这小于 10，这意味着我们需要增加总和。如果要增加总和，我们需要移动 lptr。

这使得总和为 9。再次需要增加总和。

完成，我们得到 10
nums[lptr] = 3 和 nums[rptr] = 7. 并且 nums[lptr]+nums[rptr]=10

现在，我们不需要 lptr 之前的元素，同样需要 rptr 旁边的元素。因此我们增加 lptr 并减少 rptr。

lptr += 1
rptr -= 1

同样，这是形成 10，我们做 lptr+=1 和 rptr-=1。
现在，我们看到 lptr == rptr。但是问题陈述说总和应该是两个不同元素的形式。因此，我们打破了迭代。

因此，整个逻辑如下：

 而（lptr  
 two_sum = nums[lptr]+nums[rptr]  
 如果 two_sum < 目标：  
 lptr+=1  
 elif two_sum > 目标：  
 rptr-=1  
 别的：  
 打印（[nums[lptr]，nums[rptr]]）  
 lptr+=1  
 rptr-=1 [3, 7]  
 [4, 6]

现在，问题是如果我们在那个 nums 中有重复的元素，那么我们将不会得到一个唯一的集合

 数字 = 列表（[1,1,1,4,5,6,7,7]）  
 目标 = 8  
  
 l = 0  
 r = len(nums)-1  
  
 main_ls = []  
  
  
  
 而(l  
 two_sum = nums[l]+nums[r]  
 如果 two_sum < 目标：  
 l+=1  
 elif two_sum > 目标：  
 r-=1  
 别的：  
 打印（[数字[l]，数字[r]]）  
 l+=1  
 r-=1 [1, 7]  
 [1, 7]

现在，为了处理这个问题，我们必须递增直到出现这样的重复元素。

所以，我们保持这样的条件
而 nums[l] == prev 和 l
同样的方式
而 nums[r] == prev2 和 l

因此，整个逻辑看起来像这样，并在一个司机的情况下进行测试

 数字 = 列表（[1,1,1,1,7,7,7,7]）  
 目标 = 8  
  
 l = 0  
 r = len(nums)-1  
  
 main_ls = []  
  
  
  
 而(l  
 two_sum = nums[l]+nums[r]  
 如果 two_sum < 目标：  
 上一页 = 数字 [l]  
 而 nums[l] == prev 和 l  
 elif two_sum > 目标：  
 上一页 = 数字 [r]  
 而 nums[r] == prev 和 l  
 别的：  
 打印（数字[l]，数字[r]）  
 上一页 = 数字 [l]  
 prev2 = 数字[r]  
 而 nums[l] == prev1 和 l  
 而 nums[r] == prev2 和 l 1 7

注意：这不会影响整体时间复杂度。它仅保持 O(n)。

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