【算法分析与设计】三数之和

news2024/11/19 17:34:37

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 != ji != 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

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 。

思路:

我想着还是双指针,甚至是三指针。

当然这个就双指针就可以了

整体算法

先排序

for循环遍历全部的值,

每次遍历,都用双指针,left指向索引为i+1,right的索引是nums.length-1;

while(left<right):

之后根据三数字和判断:

        等于0 :将三个数加入到集合中,left++ 和right--

        大于0:right--;

        小于0:left++;

 最后return list 即可。

局部细节

这个有重复的可能,需要判重两个地方:

        1.在i这一级如下

        2.在left这一级

代码实现
 

class Solution {
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
             Arrays.sort(nums);
        List<List<Integer>> list=new ArrayList(); 
        int left;
        int temp;
        int right;
   
        for(int i=0;i<nums.length;i++){

            //第一层判重,避免i与i-1重复
            if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]){
                continue;
            }
            left=i+1;
            right=nums.length-1;
            while(left<right){
                //第二层判重
               if(nums[left]==nums[left-1]&&i!=left-1){
                    left++;
                    continue;
                }

               temp= nums[i]+nums[left]+nums[right];
               if(temp==0){
                   List<Integer> tt=new ArrayList();
                   tt.add(nums[i]);
                   tt.add(nums[left]);
                   tt.add(nums[right]);
                   list.add(tt);
                   left++;
                   right--;
               }else if(temp>0){
                    right--;
               }else{
                   left++;
               }
            }
           
        }
        return list;
    }
}

运行结果

时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1) 

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