JS 双指针解决三数四数之和 _解决

博观而约取，厚积而薄发。这篇文章主要讲述JS 双指针解决三数四数之和相关的知识，希望能为你提供帮助。
双指针从广义上来说，是指用两个变量在线性结构上遍历而解决的问题。狭义上说，

对于数组，指两个变量在数组上相向移动解决的问题；
对于链表，指两个变量在链表上同向移动解决的问题，也称为「快慢指针」问题。

双指针算法通常不难，双指针算法是基于暴力解法的优化，它是很好的学习算法的入门问题。
本篇带来两道相似的、有递进关系的“双指针”算法题。
冲就完事了吼~~
“最接近的三数之和”

给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。
返回这三个数的和。
假定每组输入只存在恰好一个解。

示例 1：
输入：nums = [-1,2,1,-4], target = 1
输出：2
解释：与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。

示例 2：
输入： nums = [0,0,0], target = 1
输出： 0

双指针解法：
数组先升序排序，初始化一个最小和；遍历数组，定义双指针，如果当前和更接近，更新最小值；根据当前三数之和和target的关系，移动指针；若在遍历过程中，三数之和等于target，直接返回当前的和即可。

const threeSumClosest = (nums, target) =>
// 升序排序
nums.sort((a, b) => a - b);
// 初始化一个最小值
let min = Infinity;
const len = nums.length;
for (let i = 0; i < len; i++)
// 定义左右指针
let [left, right] = [i + 1, len - 1];
while (left < right)
// 当前三数之和
const sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
// 如果当前和更接近，更新最小值
if (Math.abs(sum - target) < Math.abs(min - target))
min = sum;

// 根据sum和target的关系，移动指针
if (sum < target)
left++;
else if (sum > target)
right--;
else
// sum和target相等，直接返回sum，肯定是最小的了
return sum;

// 遍历结束，返回最接近的和
return min;
;

“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 < n
a、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。

示例 1：
输入：nums = [1,0,-1,0,-2,2], target = 0
输出：[[-2,-1,1,2],[-2,0,0,2],[-1,0,0,1]]

示例 2：
输入：nums = [2,2,2,2,2], target = 8
输出：[[2,2,2,2]]

双指针解法：
先给数组从小到大排序，然后双指针lo和hi分别在数组开头和结尾，这样就可以控制nums[lo]和nums[hi]这两数之和的大小；如果你想让它俩的和大一些，就让lo++，如果你想让它俩的和小一些，就让hi--。
基于两数之和可以得到一个万能函数nSumTarget，具体思路可见题解 ??一个函数秒杀 2Sum 3Sum 4Sum 问题??

/**
* @param number[] nums
* @param number target
* @return number[][]
*/
var fourSum = function (nums, target)
// 先排序
nums.sort((a, b) => a - b);
/*
注意：调用这个函数之前一定要先给 nums 排序
n 填写想求的是几数之和，start 从哪个索引开始计算（一般填 0），target 填想凑出的目标和
*/
const nSumTarget = (nums, n, start, target) =>
let size = nums.length;
let res = [];
// 至少是 2Sum，且数组大小不应该小于 n
if (n < 2 || size < n) return res;
// 2Sum 是 base case
if (n == 2)
// 双指针那一套操作
let lo = start,
hi = size - 1;
while (lo < hi)
let sum = nums[lo] + nums[hi];
let left = nums[lo],
right = nums[hi];
if (sum < target)
while (lo < hi & & nums[lo] == left) lo++;
else if (sum > target)
while (lo < hi & & nums[hi] == right) hi--;
else
res.push([left, right]);
while (lo < hi & & nums[lo] == left) lo++;
while (lo < hi & & nums[hi] == right) hi--;

else
// n > 2 时，递归计算 (n-1)Sum 的结果
for (let i = start; i < size; i++)
let sub = nSumTarget(nums, n - 1, i + 1, target - nums[i]);
for (let arr of sub)
arr.push(nums[i]);
res.push(arr);

while (i < size - 1 & & nums[i] == nums[i + 1]) i++;

return res;
;
// n 为 4，从 nums[0] 开始计算和为 target 的四元组
return nSumTarget(nums, 4, 0, target);
;