【面试经典150 | 双指针】三数之和

news2024/11/18 9:30:03

文章目录

  • 写在前面
  • Tag
  • 题目来源
  • 题目解读
  • 解题思路
    • 方法一:暴力枚举
    • 方法二:双指针
  • 写在最后

写在前面

本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法,两到三天更新一篇文章,欢迎催更……

专栏内容以分析题目为主,并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾与总结,文章结构大致如下,部分内容会有增删:

  • Tag:介绍本题牵涉到的知识点、数据结构;
  • 题目来源:贴上题目的链接,方便大家查找题目并完成练习;
  • 题目解读:复述题目(确保自己真的理解题目意思),并强调一些题目重点信息;
  • 解题思路:介绍一些解题思路,每种解题思路包括思路讲解、实现代码以及复杂度分析;
  • 知识回忆:针对今天介绍的题目中的重点内容、数据结构进行回顾总结。

Tag

【双指针】【数组】


题目来源

面试经典150 | 15. 三数之和


题目解读

给你一个整数数组 nums,找出其中所有同时满足以下条件的三元组:

  • nums[i] + nums[j] + nums[k] = 0
  • i != jj != kk != i

注意:答案中不允许包含重复的三元组。


解题思路

方法一:暴力枚举

找出和为 0 的三元组,最容易想到的方法就是枚举所有可能的三元组,然后求和。但是答案中不允许包含重复的三元组,因此想到先进行排序处理,将数组 nums 中所有重复的元素放在一起,方便后续的去重处理,这一步也是后续几种方法的必要的步骤。

枚举所有可能的三元组的方法最容易想到,但是时间复杂度为 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3) n n n 为数组 nums 的长度,本题的数据量达到 1 0 3 10^3 103,必然超时。

方法二:双指针

为了应对重复答案的情况出现,我们首先对数组 nums 进行排序处理。

接着,枚举第一个加数 nums[i],剩下两个加数的查找我们可以使用 两数之和 中双指针的思想来解决,具体地:

  • 枚举第一个加数 nums[i]
  • 如果 i >= 1nums[i] = nums[i-1],说明数字 nums[i] 已经作为第一个元素了, 我们需要则继续枚举下一个位置的 nums[i] 作为第一个加数;
  • 否则,利用双指针查找第二、三个加数:
  • 维护双指针 jk 分别指向需要查找的第二、三个数字位置,初始化 j = i + 1k = n - 1
  • 如果 nums[i] + nums[j] + nums[k] > 0,则 --k
  • 如果 nums[i] + nums[j] + nums[k] < 0,则 ++j
  • 如果 nums[i] + nums[j] + nums[k] = 0,则当前的 {nums[i], nums[j], nums[k]} 为一个满足条件的三元组并加入到 答案数组 ret 中,并且右移 j 到下一个与数字 nums[j] 的位置,左移 k 到下一个与数字 nums[k] 的位置 。

最后,返回答案数组 ret

优化

本题中还有一些可以优化的地方:

  • 如果 n < 3,即数组的长度小于 3,不会有三个数;
  • 如果排序后的 nums[0] > 0,表明数组中的所有数字都大于 0,一定不会有和为 0 的三元组;
  • 如果排序后的 nums[n-1] > 0,表明数组中的所有数字都小于 0,一定不会有和为 0 的三元组;

加上以上的优化代码,双指针解法就是最优的解法了。

实现代码

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int>> ret;
        int n = nums.size();
        sort(nums.begin(), nums.end());

        if(n < 3 || nums[0] > 0 || nums[n-1] < 0){
            return ret;
        }
        int i, j, k;
        for(i = 0; i < n-2; ++i){
            if(i && nums[i] == nums[i-1]){
                continue;
            }
            j = i + 1;
            k = n - 1;
            while(j < k){
                int target = nums[i] + nums[j] + nums[k];
                if(target > 0){
                    --k;
                }
                else if(target < 0){
                    ++j;
                }
                else{
                    ret.push_back({nums[i], nums[j], nums[k]});
                    ++j;
                    --k;
                    while(j < k && nums[j] == nums[j-1]) ++j;
                    while(j < k && nums[k] == nums[k + 1]) --k;
                }
            }

        }
        return ret;
    }
};

复杂度分析

时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) n n n 为数组 nums 的长度,枚举第一个加数的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n),利用双指针查找满足条件的第二、三个加数的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n),因此总的时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

空间复杂度: O ( l o g n ) O(logn) O(logn),双指针解法仅使用有限个额外空间,排序占用的额外空间为 O ( l o g n ) O(logn) O(logn),因此空间复杂度为 O ( l o g n ) O(logn) O(logn)

写在最后

如果文章内容有任何错误或者您对文章有任何疑问,欢迎私信博主或者在评论区指出 💬💬💬。

如果大家有更优的时间、空间复杂度方法,欢迎评论区交流。

最后,感谢您的阅读,如果感到有所收获的话可以给博主点一个 👍 哦。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1032541.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

AIGC|从革新内容创作到社会共识建立,迎接全新技术维度

在人工智能的巨浪之下&#xff0c;我们身临一场前所未有的文化演变&#xff0c;一股革命性的力量正在重新定义我们的创造性边界。这股力量不是人类的智慧&#xff0c;而是人工智能生成内容&#xff08;AIGC&#xff09;技术&#xff0c;它正以前所未有的速度和广度改变着我们的…

上PICO,沉浸式观看亚运直播,参与跨国界游戏竞技

备受瞩目的杭州第19届亚运会&#xff0c;将于9月23日正式开幕。据悉&#xff0c;这也是有史以来项目最多的一届亚运会&#xff0c;除部分传统奥运项目外&#xff0c;还包含武术、藤球、板球、克柔术、柔术等亚洲特色项目&#xff0c;以及霹雳舞、电子竞技等深受年轻人喜爱的新兴…

数字赋能 融链发展 ——2023工博会数字化赋能专精特新“小巨人”企业高质量发展论坛顺利举行

编者按&#xff1a;2023年政府工作报告提出“加快传统产业和中小企业数字化转型”要求&#xff0c;按照《“十四五”促进中小企业发展规划》《关于开展中小企业数字化转型城市试点工作的通知》等文件的部署&#xff0c;通过开展城市试点&#xff0c;支持地方政府综合施策&#…

AI视频剪辑:批量智剪技巧大揭秘

对于许多内容创作者来说&#xff0c;视频剪辑是一项必不可少的技能。然而&#xff0c;传统的视频剪辑方法需要耗费大量的时间和精力。如今&#xff0c;有一种全新的剪辑方式正在改变这一现状&#xff0c;那就是批量AI智剪。这种智能化的剪辑方式能够让你在短时间内轻松剪辑大量…

pg数据表同步到hive表数据压缩总结

1、背景 pg库存放了大量的历史数据&#xff0c;pg的存储方式比较耗磁盘空间&#xff0c;pg的备份方式&#xff0c;通过pgdump导出后&#xff0c;进行gzip压缩&#xff0c;压缩比大概1/10&#xff0c;随着数据的积累磁盘空间告警。为了解决pg的压力&#xff0c;尝试采用hive数据…

如何在没有第三方.NET库源码的情况,调试第三库代码?

大家好&#xff0c;我是沙漠尽头的狼。 本方首发于Dotnet9&#xff0c;介绍使用dnSpy调试第三方.NET库源码&#xff0c;行文目录&#xff1a; 安装dnSpy编写示例程序调试示例程序调试.NET库原生方法总结 1. 安装dnSpy dnSpy是一款功能强大的.NET程序反编译工具&#xff0c;…

Qt创建线程(使用moveToThread方法创建子线程)

1.moveTothread方法: &#xff08;1&#xff09;要使用moveToThread方法必须继承与QObject类 &#xff08;2&#xff09;创建任务对象时不能指定父对象 例子&#xff1a; MyWork* work new MyWork(this); // error MyWork* work new MyWork; // ok &#xff08;3&#…

常用的深度学习自动标注软件

0. 简介 自动标注软件是一个非常节省人力资源的操作&#xff0c;而随着深度学习的发展&#xff0c;这些自动化标定软件也越来越多。本文章将会着重介绍其中比较经典的自动标注软件 1. AutoLabelImg AutoLabelImg 除了labelimg的初始功能外&#xff0c;额外包含十多种辅助标注…

vue3——pixi初学,编写一个简单的小游戏,复制粘贴可用学习

pixi官网 小游戏效果 两个文件夹 一个index.html 一个data.js //data.js import { reactive } from "vue"; import { Sprite, utils, Rectangle, Application, Text, Graphics } from "pixi.js";//首先 先创建一个舞台 export const app new Applicat…

基于开源模型的实时人脸识别系统(九):软件说明

续 人脸识别_CodingInCV的博客-CSDN博客 文章目录 前言简介模型选择的要求总体流程图人脸检测人脸跟踪人脸质量人脸关键点人脸识别代码结构人脸识别的逻辑高阶设置 前言 前面的文章我们介绍了整个系统里的关键步骤&#xff0c;基于这些步骤我们就可以搭建出属于自己的人脸识别…

Java 并发编程面试题——Lock 与 AbstractQueuedSynchronizer (AQS)

目录 1.Lock1.1.Lock 是什么&#xff1f;1.2.Lock 接口提供了哪些 synchronized 关键字不具备的主要特性&#xff1f;1.3.✨Lock 与 synchronized 有什么区别&#xff1f;1.4.Lock 接口中有哪些方法&#xff1f;1.5.哪些类实现了 Lock 接口&#xff1f; 2.AbstractQueuedSynchr…

使用YOLOv5-C3模块识别图像天气 - P8

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 | 接辅导、项目定制&#x1f680; 文章来源&#xff1a;K同学的学习圈子 目录 环境步骤环境设置引用包全局设备对象 数据准备数据集信息收集图像预处理读取数据…

【Vue】模块基本语法

&#x1f389;&#x1f389;欢迎来到我的CSDN主页&#xff01;&#x1f389;&#x1f389; &#x1f3c5;我是Java方文山&#xff0c;一个在CSDN分享笔记的博主。&#x1f4da;&#x1f4da; &#x1f31f;在这里&#xff0c;我要推荐给大家我的专栏《Vue快速入门》。&#x1f…

什么是WhatsApp群发,WhatsApp协议,WhatsApp云控

那么WhatsApp群控云控可以做什么呢&#xff1f; 1、获客 自动化引流&#xff0c;强大的可控性&#xff0c;产品快速拓客 2、导流 一键式傻瓜化自动加好友&#xff0c;群发&#xff0c;朋友圈营销 3、群控 一键式拉群好友&#xff0c;建群&#xff0c;进群 …

精通git,没用过git cherry-pick?

前言 git cherry-pick是git中比较有用的命令&#xff0c;cherry是樱桃&#xff0c;cherry-pick就是挑樱桃&#xff0c;从一堆樱桃中挑选自己喜欢的樱桃&#xff0c;在git中就是多次commit中挑选一个或者几个commit出来&#xff0c;也可以理解为把特定的commit复制到一个新分支…

大模型应用发展的方向|代理 Agent 的兴起及其未来(上)

“ 介绍了人工智能代理的历史渊源与演进&#xff0c;接着探讨了大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;的发展&#xff0c;以及它们在知识获取、指令理解、泛化、规划和推理等方面所展现出的强大潜力。在此基础上&#xff0c;提出了一个以大型语言模型为核心的智能代理概念框…

[论文笔记]P-tuning v2

引言 今天带来第五篇大模型微调论文笔记P-tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Across Scales and Tasks。 作者首先指出了prompt tuning的一些不足,比如在中等规模的模型上NLU任务表现不好,还不能处理困难的序列标记任务,缺乏统一应用的能力。 然…

【学习草稿】背包问题

一、01背包问题 图解详细解析 &#xff08;转载&#xff09; https://blog.csdn.net/qq_37767455/article/details/99086678 &#xff1a;Vi表示第 i 个物品的价值&#xff0c;Wi表示第 i 个物品的体积&#xff0c;定义V(i,j)&#xff1a;当前背包容量 j&#xff0c;前 i 个物…

Vue中的自定义指令详解

文章目录 自定义指令自定义指令-指令的值&#xff08;给自定义指令传参数&#xff09; 自定义指令 自定义指令&#xff1a;自己定义的指令&#xff0c;可以封装一些dom 操作&#xff0c;扩展额外功能&#xff08;自动聚焦&#xff0c;自动加载&#xff0c;懒加载等复杂的指令封…

2006-2022年上市公司彭博ESG数据

2006-2022年彭博ESG数据 1、时间&#xff1a;2006-2022年 2、指标&#xff1a; Stkcd、Year、BloombergS、BloombergESG、BloombergE、BloombergG 3、指标解释&#xff1a; 彭博企业社会责任披露指数(Bloomberg ESG Disclo-sure Scores)&#xff0c;包括ESG综合得分以及环境、社…