Python 从两个列表中计算K的总和

列表是Python中重要的数据类型，可以容纳同质或异质数据类型的序列。它们是可变的。找到两个列表中元素的组合，使其总和正好等于K，意味着我们需要找到这样的组合。在本文中，我们将首先探讨暴力破解方法。接下来，我们将探讨几种优化算法，如双指针法、哈希算法、列表推导等。

使用暴力破解方法

暴力破解是最简单的方法。我们在这种方法中编写逻辑而不考虑优化代码。要找到K的总和，我们可以使用两个循环语句来遍历列表并检查元素的和。如果和等于K，我们可以将元素附加到任何数据结构中，比如一个列表。

示例

在下面的代码中，我们使用了暴力算法。在k_sum_naive函数中，我们初始化了一个空列表。接下来，我们使用for循环遍历两个列表，并在每次迭代中检查两个元素的和是否等于K。如果等于K，我们将元素作为元组元素附加到初始化的列表中。

def k_sum_naive(list1, list2, k):
    result = []
    for num1 in list1:
        for num2 in list2:
            if num1 + num2 == k:
                result.append((num1, num2))
    return result
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]
k = 10
print(f'The first list is: {list1}')
print(f'The second list is: {list2}')
print(f'The required list is: {k_sum_naive(list1, list2, k)}')

输出

The first list is: [1, 2, 3, 4, 5]
The second list is: [6, 7, 8, 9, 10]
The required list is: [(1, 9), (2, 8), (3, 7), (4, 6)]

时间复杂度：O(n^2)
空间复杂度：O(1)

使用双指针方法

双指针方法是一种常用的算法技术，可高效地解决各种问题。它包括使用两个指针，通常称为“左指针”和“右指针”，从不同的方向或速度同时遍历数组或列表。在处理需要满足某些条件的一对或子数组的问题时，这种方法尤为有用。在许多常见问题中都能用到这种方法，比如检测图中的循环，滑动窗口问题，链表排序等等。

示例

在下面的示例中，我们使用了k_sum_two_pointer函数来返回两个列表的k求和。在函数下面，我们使用Python的’sort’方法对列表进行排序。接下来，我们分别定义了两个指针ptr1和ptr2。我们遍历了列表，并将那些求和为k的元素添加到初始化的列表中。

def k_sum_two_pointer(list1, list2, k):
    list1.sort()
    list2.sort()
    result = []
    ptr1, ptr2 = 0, len(list2) - 1
    while ptr1 < len(list1) and ptr2 >= 0:
        sum = list1[ptr1] + list2[ptr2]
        if sum == k:
            result.append((list1[ptr1], list2[ptr2]))
            ptr1 += 1
            ptr2 -= 1
        elif sum < k:
            ptr1 += 1
        else:
            ptr2 -= 1
    return result

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [12, 7, 8, 9, 10]
k = 13
print(f'The first list is: {list1}')
print(f'The second list is: {list2}')
print(f'The required list is: {k_sum_two_pointer(list1, list2, k)}')

输出

The first list is: [1, 2, 3, 4, 5]
The second list is: [12, 7, 8, 9, 10]
The required list is: [(1, 12), (3, 10), (4, 9), (5, 8)]

时间复杂度：O(n log n)（由于排序引起）
空间复杂度：O(1)

使用哈希法

哈希法在计算机科学和编程中常被用于高效地存储、检索和操作数据。它通过使用哈希函数将数据元素映射到唯一的标识符（称为哈希值或哈希码）来实现。为了从列表中获取k个元素的和，我们可以采用以下算法：

我们可以维护一个哈希表来插入来自任何列表的所有数字。
接下来，我们可以遍历另一个列表，在每次迭代下，我们可以找到k-元素，其中元素是第二个列表的元素。
现在，我们可以使用哈希表来查找值（k-元素）是否存在于第一个列表中。如果存在，则数字的和将等于k，因此我们得到了我们的答案！

示例

在下面的代码中，我们创建了函数k_sum_hashing，它使用列表和值k作为参数。我们初始化了一个名为hash_table的字典和一个名为result的列表。接下来，我们遍历第一个列表，并使用哈希法将布尔值True映射到现有元素。现在我们遍历第二个列表，在每次迭代下，我们找到了（k-num2）的值，其中num2是第二个列表的元素。使用哈希表，我们检查该值是否存在于第一个列表中，如果存在，我们将数字添加到初始化的列表中。

def k_sum_hashing(list1, list2, k):
    hash_table = {}
    result = []
    for num1 in list1:
        hash_table[num1] = True
    for num2 in list2:
        complement = k - num2
        if complement in hash_table:
            result.append((complement, num2))
    return result

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [12, 7, 8, 9, 10]
k = 13
print(f'The first list is: {list1}')
print(f'The second list is: {list2}')
print(f'The required list is: {k_sum_hashing(list1, list2, k)}')

输出

The first list is: [1, 2, 3, 4, 5]
The second list is: [12, 7, 8, 9, 10]
The required list is: [(1, 12), (5, 8), (4, 9), (3, 10)]

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)

使用列表推导

列表推导是Python中常用的创建列表元素的方法。使用列表推导的优点是我们可以在一行中轻松地组合多个条件语句、循环等。然而，我们不能在列表推导技术中编写太多复杂的条件。

示例

在以下代码中，我们使用列表推导来创建对和为k的配对。我们创建了函数k_sum_list_comprehension，它接受列表和值k作为参数。在这个函数下，我们使用列表推导来检查列表中元素对的和是否等于k。如果为真，我们将这些配对追加到列表中并返回。

def k_sum_list_comprehension(list1, list2, k):
    return [(num1, num2) for num1 in list1 for num2 in list2 if num1 + num2 == k]

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [8,5,7,4]
k = 9
print(f'The first list is: {list1}')
print(f'The second list is: {list2}')
print(f'The required list is: {k_sum_list_comprehension(list1, list2, k)}')

输出

The first list is: [1, 2, 3, 4, 5]
The second list is: [8, 5, 7, 4]
The required list is: [(1, 8), (2, 7), (4, 5), (5, 4)]

时间复杂度: O(n^2)
空间复杂度: O(1)

使用Itertools库

Python的Itertools库提供了一种强大的迭代遍历可迭代对象的方法。它提供了大量的工具来处理涉及迭代器的常见编程任务，例如生成组合、排列和笛卡尔积。这是Python的标准库的一部分。我们可以利用Itertools库来生成列表元素的组合，并使用自定义逻辑来检查组合是否给出了等于k的求和。

示例

在下面的代码中，首先我们导入了Python的Itertools库。在函数k_suum_product中，我们使用Itertools的’product’方法来生成列表元素的组合。接下来，我们使用列表推导式来检查每个组合元素的求和是否等于k。如果是True，我们就将这对元素添加到’pairs’列表中。

import itertools
def k_sum_product(list1, list2, k):
    pairs = list(itertools.product(list1, list2))
    return [(num1, num2) for (num1, num2) in pairs if num1 + num2 == k]
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [8,5,7,4]
k = 9
print(f'The first list is: {list1}')
print(f'The second list is: {list2}')
print(f'The required list is: {k_sum_product(list1, list2, k)}')

输出

The first list is: [1, 2, 3, 4, 5]
The second list is: [8, 5, 7, 4]
The required list is: [(1, 8), (2, 7), (4, 5), (5, 4)]

时间复杂度: O(n^2)
空间复杂度: O(n^2)

结论

在本文中，我们了解了如何在Python中处理两个列表的k求和。我们可以构建自定义代码并使用Python中可用的库。Python默认没有任何库来执行此功能，但提供了许多标准操作的方法，我们可以利用这些方法来解决问题。同时，暴力破解、使用Lambda函数等更容易理解，但它们需要更好的优化逻辑。因此，最好使用哈希、双指针等方法来解决问题。