1. 题目：
给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
注意：答案中不可以包含重复的三元组。
示例 1：
输入：nums = [-1,0,1,2,-1,-4]
输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]
解释：
nums[0] + nums[1] + nums[2] = (-1) + 0 + 1 = 0 。
nums[1] + nums[2] + nums[4] = 0 + 1 + (-1) = 0 。
nums[0] + nums[3] + nums[4] = (-1) + 2 + (-1) = 0 。
不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2] 。
注意，输出的顺序和三元组的顺序并不重要。
示例 2：
输入：nums = [0,1,1]
输出：[]
解释：唯一可能的三元组和不为 0 。
示例 3：
输入：nums = [0,0,0]
输出：[[0,0,0]]
解释：唯一可能的三元组和为 0 。
2. 我的代码：
class Solution: def twoSum(self, numbers: List[int], target: int) -> List[int]: # 记录多个结果 result = [] # 左右指针 min_p = 0 max_p = len(numbers) - 1 # 左右指针向中间靠拢 while min_p < max_p: sum_num = numbers[min_p] + numbers[max_p] if sum_num < target: min_p += 1 elif sum_num > target: max_p -= 1 else: result.append([numbers[min_p], numbers[max_p]]) while min_p < max_p and numbers[min_p] == numbers[min_p + 1]: min_p += 1 while min_p < max_p and numbers[max_p] == numbers[max_p - 1]: max_p -= 1 min_p += 1 max_p -= 1 return result def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: # 结果 result = [] # 排序 nums.sort() for i in range(len(nums) - 1): if nums[i] > 0: break if(i>0 and nums[i]==nums[i-1]): continue k = self.twoSum(nums[i + 1:], -nums[i]) if k != []: for k_item in k: num1, num2 = k_item result.append([num1, num2, nums[i]]) else: continue return result
两数相加函数的重新利用
其中：
while min_p < max_p and numbers[min_p] == numbers[min_p + 1]: min_p += 1 while min_p < max_p and numbers[max_p] == numbers[max_p - 1]: max_p -= 1
这部分是左右指针的改进版，可以防止重复值。这个不能放太早，不然会错过类似于0 + 0 = 0的情况，因此，放在了判定为加和结果正确的情况下再去除重复值。
并且改造了部分两数相加的代码，使得其可以记录多种结果，结果放在列表中，类似于1 = 2 + -1，1 = 3 + -2。
三数相加的逻辑部分
- 先排序，为了利用左右指针：
sort的时间复杂度为O(n log n) - 循环每一个元素，查看在此元素右边所有元素组成的列表中，是否有两数和为此元素的负值（即是三数相加为0）。为什么是元素右边所有元素呢，因为没必要看左边的了，因为左边的情况在之前的迭代中已经考虑过了。
- 这里也需要进行去重，nums[i]==nums[i-1]时候即可跳过本次循环。这里需要i>0，为了防止三个元素长度的[0,0,0]被输出为[]
时间复杂度总共为O(n log n) + O(n2) = O(n2)
