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六六力扣刷题双指针之三数之和

时间:2022-10-30 18:07:31浏览次数:54  
标签:nums 六六 枚举 三元组 力扣 second 刷题 first


前言

之前小六六一直觉得自己的算法比较菜,算是一个短板吧,以前刷题也还真是三天打鱼,两天晒网,刷几天,然后就慢慢的不坚持了,所以这次,借助平台的活动,打算慢慢的开始开刷,并且自己还会给刷的题总结下,谈谈自己的一些思考,和自己的思路等等,希望对小伙伴能有所帮助吧,也可以借此机会把自己短板补一补,希望自己能坚持下去呀

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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。

题解

题目中要求找到所有「不重复」且和为 00 的三元组,这个「不重复」的要求使得我们无法简单地使用三重循环枚举所有的三元组。这是因为在最坏的情况下,数组中的元素全部为 00,即

[0, 0, 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0] 任意一个三元组的和都为 00。如果我们直接使用三重循环枚举三元组,会得到 O(N^3)O(N 3 ) 个满足题目要求的三元组(其中 NN 是数组的长度)时间复杂度至少为 O(N^3)O(N 3 )。在这之后,我们还需要使用哈希表进行去重操作,得到不包含重复三元组的最终答案,又消耗了大量的空间。这个做法的时间复杂度和空间复杂度都很高,因此我们要换一种思路来考虑这个问题。

「不重复」的本质是什么?我们保持三重循环的大框架不变,只需要保证:

第二重循环枚举到的元素不小于当前第一重循环枚举到的元素;

第三重循环枚举到的元素不小于当前第二重循环枚举到的元素。

也就是说,我们枚举的三元组 (a, b, c)(a,b,c) 满足 a \leq b \leq ca≤b≤c,保证了只有 (a, b, c)(a,b,c) 这个顺序会被枚举到,而 (b, a, c)(b,a,c)、(c, b, a)(c,b,a) 等等这些不会,这样就减少了重复。要实现这一点,我们可以将数组中的元素从小到大进行排序,随后使用普通的三重循环就可以满足上面的要求。

同时,对于每一重循环而言,相邻两次枚举的元素不能相同,否则也会造成重复。举个例子,如果排完序的数组为

[0, 1, 2, 2, 2, 3]

我们使用三重循环枚举到的第一个三元组为 (0, 1, 2)(0,1,2),如果第三重循环继续枚举下一个元素,那么仍然是三元组 (0, 1, 2)(0,1,2),产生了重复。因此我们需要将第三重循环「跳到」下一个不相同的元素,即数组中的最后一个元素 33,枚举三元组 (0, 1, 3)(0,1,3)。

nums.sort()
for first = 0 .. n-1
// 只有和上一次枚举的元素不相同,我们才会进行枚举
if first == 0 or nums[first] != nums[first-1] then
for second = first+1 .. n-1
if second == first+1 or nums[second] != nums[second-1] then
for third = second+1 .. n-1
if third == second+1 or nums[third] != nums[third-1] then
// 判断是否有 a+b+c==0
check(first, second, third)

这种方法的时间复杂度仍然为 O(N^3)O(N 3 ),毕竟我们还是没有跳出三重循环的大框架。然而它是很容易继续优化的,可以发现,如果我们固定了前两重循环枚举到的元素 aa 和 bb,那么只有唯一的 cc 满足 a+b+c=0a+b+c=0。当第二重循环往后枚举一个元素 b'b ′ 时,由于 b' > bb ′

b,那么满足 a+b'+c'=0a+b ′ +c ′ =0 的 c'c ′ 一定有 c' < cc ′ <c,即 c'c ′ 在数组中一定出现在 cc 的左侧。也就是说,我们可以从小到大枚举 bb,同时从大到小枚举 cc,即第二重循环和第三重循环实际上是并列的关系。

有了这样的发现,我们就可以保持第二重循环不变,而将第三重循环变成一个从数组最右端开始向左移动的指针,从而得到下面的伪代码:

nums.sort()
for first = 0 .. n-1
if first == 0 or nums[first] != nums[first-1] then
// 第三重循环对应的指针
third = n-1
for second = first+1 .. n-1
if second == first+1 or nums[second] != nums[second-1] then
// 向左移动指针,直到 a+b+c 不大于 0
while nums[first]+nums[second]+nums[third] > 0
third = third-1
// 判断是否有 a+b+c==0
check(first, second, third)

这个方法就是我们常说的「双指针」,当我们需要枚举数组中的两个元素时,如果我们发现随着第一个元素的递增,第二个元素是递减的,那么就可以使用双指针的方法,将枚举的时间复杂度从 O(N^2)O(N 2 ) 减少至O(N)。为什么是 O(N) 呢?这是因为在枚举的过程每一步中,「左指针」会向右移动一个位置(也就是题目中的 bb),而「右指针」会向左移动若干个位置,这个与数组的元素有关,但我们知道它一共会移动的位置数为 O(N),均摊下来,每次也向左移动一个位置,因此时间复杂度为 O(N)。

注意到我们的伪代码中还有第一重循环,时间复杂度为 O(N),因此枚举的总时间复杂度为 O(N 2 )。由于排序的时间复杂度为 O(NlogN),在渐进意义下小于前者,因此算法的总时间复杂度为 O(N 2 )。

class Solution {
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
int n = nums.length;
Arrays.sort(nums);
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>();
// 枚举 a
for (int first = 0; first < n; ++first) {
// 需要和上一次枚举的数不相同
if (first > 0 && nums[first] == nums[first - 1]) {
continue;
}
// c 对应的指针初始指向数组的最右端
int third = n - 1;
int target = -nums[first];
// 枚举 b
for (int second = first + 1; second < n; ++second) {
// 需要和上一次枚举的数不相同
if (second > first + 1 && nums[second] == nums[second - 1]) {
continue;
}
// 需要保证 b 的指针在 c 的指针的左侧
while (second < third && nums[second] + nums[third] > target) {
--third;
}
// 如果指针重合,随着 b 后续的增加
// 就不会有满足 a+b+c=0 并且 b<c 的 c 了,可以退出循环
if (second == third) {
break;
}
if (nums[second] + nums[third] == target) {
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
list.add(nums[first]);
list.add(nums[second]);
list.add(nums[third]);
ans.add(list);
}
}
}
return ans;
}
}

结束

好了,今天这题到这了,大家继续加油!不能停,决定不能停!我是小六六,三天打鱼,两天晒网!

标签:nums,六六,枚举,三元组,力扣,second,刷题,first
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