三数之和 (LeetCode 15)

简介: 三数之和 (LeetCode 15)

三数之和 (LeetCode 15)

Description

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。

Sample Input 1

nums = [-1,0,1,2,-1,-4]

Sample Output 1

[[-1,-1,2],[-1,0,1]]

Sample Input 2

nums = [0,1,1]

Sample Output 2

[]

Tips

  • 3 <= nums.length <= 3000
  • -105 <= nums[i] <= 105

算法思想:

哈希解法

两层for循环就可以确定 a 和b 的数值了,可以使用哈希法来确定 0-(a+b) 是否在 数组里出现过,其实这个思路是正确的,但是我们有一个非常棘手的问题,就是题目中说的不可以包含重复的三元组。

把符合条件的三元组放进vector中,然后再去重,这样是非常费时的,很容易超时,也是这道题目通过率如此之低的根源所在。

去重的过程不好处理,有很多小细节,如果在面试中很难想到位。

时间复杂度可以做到O(n^2),但还是比较费时的,因为不好做剪枝操作。

大家可以尝试使用哈希法写一写,就知道其困难的程度了。

哈希法C++代码:

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int>> result;
        sort(nums.begin(), nums.end());
        // 找出a + b + c = 0
        // a = nums[i], b = nums[j], c = -(a + b)
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            // 排序之后如果第一个元素已经大于零,那么不可能凑成三元组
            if (nums[i] > 0) {
                break;
            }
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) { //三元组元素a去重
                continue;
            }
            unordered_set<int> set;
            for (int j = i + 1; j < nums.size(); j++) {
                if (j > i + 2
                        && nums[j] == nums[j-1]
                        && nums[j-1] == nums[j-2]) { // 三元组元素b去重
                    continue;
                }
                int c = 0 - (nums[i] + nums[j]);
                if (set.find(c) != set.end()) {
                    result.push_back({nums[i], nums[j], c});
                    set.erase(c);// 三元组元素c去重
                } else {
                    set.insert(nums[j]);
                }
            }
        }
        return result;
    }
};

双指针:

其实这道题目使用哈希法并不十分合适,因为在去重的操作中有很多细节需要注意,在面试中很难直接写出没有bug的代码。

而且使用哈希法 在使用两层for循环的时候,能做的剪枝操作很有限,虽然时间复杂度是O(n^2),也是可以在leetcode上通过,但是程序的执行时间依然比较长 。

接下来我来介绍另一个解法:双指针法,这道题目使用双指针法 要比哈希法高效一些,那么来讲解一下具体实现的思路。

拿这个nums数组来举例,首先将数组排序,然后有一层for循环,i从下标0的地方开始,同时定一个下标left 定义在i+1的位置上,定义下标right 在数组结尾的位置上。

依然还是在数组中找到 abc 使得a + b +c =0,我们这里相当于 a = nums[i],b = nums[left],c = nums[right]。

接下来如何移动left 和right呢, 如果nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0 就说明 此时三数之和大了,因为数组是排序后了,所以right下标就应该向左移动,这样才能让三数之和小一些。

如果 nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0 说明 此时 三数之和小了,left 就向右移动,才能让三数之和大一些,直到left与right相遇为止。

时间复杂度:O(n^2)。

C++代码代码如下:

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int>> result;
        sort(nums.begin(), nums.end());
        // 找出a + b + c = 0
        // a = nums[i], b = nums[left], c = nums[right]
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            // 排序之后如果第一个元素已经大于零,那么无论如何组合都不可能凑成三元组,直接返回结果就可以了
            if (nums[i] > 0) {
                return result;
            }
            // 错误去重a方法,将会漏掉-1,-1,2 这种情况
            /*
            if (nums[i] == nums[i + 1]) {
                continue;
            }
            */
            // 正确去重a方法
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
                continue;
            }
            int left = i + 1;
            int right = nums.size() - 1;
            while (right > left) {
                // 去重复逻辑如果放在这里,0,0,0 的情况,可能直接导致 right<=left 了,从而漏掉了 0,0,0 这种三元组
                /*
                while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
                while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
                */
                if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) right--;
                else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) left++;
                else {
                    result.push_back(vector<int>{nums[i], nums[left], nums[right]});
                    // 去重逻辑应该放在找到一个三元组之后,对b 和 c去重
                    while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
                    while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;

                    // 找到答案时,双指针同时收缩
                    right--;
                    left++;
                }
            }

        }
        return result;
    }
};

a的去重

说道去重,其实主要考虑三个数的去重。 a, b ,c, 对应的就是 nums[i],nums[left],nums[right]

a 如果重复了怎么办,a是nums里遍历的元素,那么应该直接跳过去。

但这里有一个问题,是判断 nums[i] 与 nums[i + 1]是否相同,还是判断 nums[i] 与 nums[i-1] 是否相同。

都是和 nums[i]进行比较,是比较它的前一个,还是比较他的后一个。

if (nums[i] == nums[i + 1]) { // 去重操作
    continue;
}

那就我们就把 三元组中出现重复元素的情况直接pass掉了。 例如{-1, -1 ,2} 这组数据,当遍历到第一个-1 的时候,判断 下一个也是-1,那这组数据就pass了。

我们要做的是 不能有重复的三元组,但三元组内的元素是可以重复的!

所以这里是有两个重复的维度。

那么应该这么写:

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
    continue;
}

这么写就是当前使用 nums[i],我们判断前一位是不是一样的元素,在看 {-1, -1 ,2} 这组数据,当遍历到 第一个 -1 的时候,只要前一位没有-1,那么 {-1, -1 ,2} 这组数据一样可以收录到 结果集里。

这是一个非常细节的思考过程。

b与c的去重

去重的逻辑多加了 对right 和left 的去重:(代码中注释部分)

while (right > left) {
    if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) {
        right--;
        // 去重 right
        while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--;
    } else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) {
        left++;
        // 去重 left
        while (left < right && nums[left] == nums[left - 1]) left++;
    } else {
    }
}

但细想一下,这种去重其实对提升程序运行效率是没有帮助的。

拿right去重为例,即使不加这个去重逻辑,依然根据 while (right > left)if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) 去完成right-- 的操作。

多加了 while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--; 这一行代码,其实就是把 需要执行的逻辑提前执行了,但并没有减少 判断的逻辑。

最直白的思考过程,就是right还是一个数一个数的减下去的,所以在哪里减的都是一样的。

所以这种去重 是可以不加的。 仅仅是把去重的逻辑提前了而已。

Java:

class Solution {
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(nums);
    // 找出a + b + c = 0
        // a = nums[i], b = nums[left], c = nums[right]
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        // 排序之后如果第一个元素已经大于零,那么无论如何组合都不可能凑成三元组,直接返回结果就可以了
            if (nums[i] > 0) { 
                return result;
            }

            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {  // 去重a
                continue;
            }

            int left = i + 1;
            int right = nums.length - 1;
            while (right > left) {
                int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
                if (sum > 0) {
                    right--;
                } else if (sum < 0) {
                    left++;
                } else {
                    result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
            // 去重逻辑应该放在找到一个三元组之后,对b 和 c去重
                    while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
                    while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
                    
                    right--; 
                    left++;
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

Created by Ss1Two on 2023/2/8

目录
相关文章
|
2月前
【LeetCode 16】15.三数之和(双指针法)
【LeetCode 16】15.三数之和(双指针法)
34 1
|
7月前
|
索引 容器
双指针解决leetcode1两数之和
双指针解决leetcode1两数之和
45 0
|
2月前
【LeetCode 15】15.三数之和
【LeetCode 15】15.三数之和
45 0
|
4月前
|
算法
LeetCode第15题三数之和
该文章介绍了 LeetCode 第 15 题三数之和的解法,通过先对数组排序,使用双指针减少循环层数,依次取一个元素作为第一个元素,通过双指针法寻找符合条件的三元组,并进行去重处理,同时总结了 2 数之和可使用哈希表解决,超过 2 数之和可使用双指针减少循环次数。
LeetCode第15题三数之和
|
6月前
|
算法 容器
【LeetCode刷题】三数之和、四数之和
【LeetCode刷题】三数之和、四数之和
|
7月前
|
Java C++ Python
leetcode-15:三数之和
leetcode-15:三数之和
42 0
|
7月前
|
Java
leetcode-53:最大子序和
leetcode-53:最大子序和
41 0
|
存储 测试技术 C++
力扣1-两数之和&力扣15-三数之和
力扣1-两数之和&力扣15-三数之和
85 0
|
算法 测试技术
leetcode:15.三数之和
给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。
84 0
|
存储
力扣 -- 15.三数之和
力扣 -- 15.三数之和
101 0