代码随想录阅读笔记-哈希表【三数之和】

news2024/10/7 2:27:07

题目

给你一个包含 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 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。

注意: 答案中不可以包含重复的三元组。

示例:

给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],

满足要求的三元组集合为: [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ]

思路 

这道题与前面提到的两数之和以及四数之和Ⅱ在题意上非常类似,大家第一想法可能就是使用哈希法来处理,但是事实证明哈希解法此时并不是明智的选择。

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。

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;
    }
};
  • 时间复杂度: O(n^2)
  • 空间复杂度: O(n),额外的 set 开销

可以看到剪枝逻辑非常复杂,尤其是去重的逻辑判断上,所以这里引出更加好理解并且效率高的双指针法。

双指针法

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 。

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。

动画效果如下:

15.三数之和

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;
    }
};
  • 时间复杂度: O(n^2)
  • 空间复杂度: O(1)

 注意点

a的去重:

说到去重,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。

有人可能想,这不都一样吗。

其实不一样!

都是和 nums[i]进行比较,是比较它的前一个,还是比较它的后一个。

如果我们的写法是 这样:

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

那我们就把 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:

很多人写本题的时候,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) 和 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。

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/1526452.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

spring注解驱动系列--AOP探究一

一、AOP--动态代理 指在程序运行期间动态的将某段代码切入到指定方法指定位置进行运行的编程方式 二、使用栗子 一、导入aop模块 <dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-aspects</artifactId><version>4…

数据在内存的存储

整数在内存中的存储 我们来回顾一下&#xff0c;整数在计算机是以补码的形式进行存储的&#xff0c;整数分为正整数和负整数&#xff0c;正整数的原码、反码和补码是一样的&#xff0c;负整数的原码、反码和补码略有不同&#xff08;反码是原码除符号位&#xff0c;其他位按位取…

注册-前端部分

前提:后端jar环境、Vue3环境、Redis环境 搭建页面(html标签、css样式) → 绑定数据与事件(表单校验) → 调用后台接口(接口文档、src/api/xx.js封装、页面函数中调用) Login.vue文件: <script setup> import { User, Lock } from "@element-plus/icons-…

【Axure高保真原型】多色知识图谱

今天和大家分享中继器版多色知识图谱的原型模板&#xff0c;鼠标拖动节点&#xff0c;对应节点会跟随鼠标移动&#xff0c;和相关节点对应的连接线也会自动调整&#xff1b;节点圆是多色的&#xff0c;案例中包括红、黄、浅蓝、深蓝、绿、青、紫、灰色&#xff0c;后续可以根据…

Java代码基础算法练习-数制转换-2024.03.18

任务描述&#xff1a; 输入一个 10 进制正整数n(取值范围:0<n<1000)&#xff0c;然后输出它所对应的八进制(要求用模除取余&#xff0c;不得直接转换输出) 任务要求&#xff1a; 十进制数转八进制数的思想&#xff1a; 十进制数转八进制数的思想主要基于“除基取余”法&…

kingbase 服务器配置(参数修改)

引言&#xff1a; 人大金仓作为国产数据库的佼佼者(单机)&#xff0c;也是每位数据库从业者必须数据库之一 配置文件 kingbase 参数配置 主要由 kingbase.conf 和 kingbase.auto.conf 设置 kingbase.conf 该参数文件为主配置文件&#xff0c;一般情况下&#xff0c;需要 重启…

HarmonyOS(鸿蒙)快速入门

一:下载开发工具 鸿蒙的开发工具叫DevEco 下载点击 其他部分都一直next 就行,这个页面出现的install 建议都点击install 然后单独选择安装目录 可能存在的问题 就是之前安装nodejs&#xff08;比如自己开发web或者RN等情况&#xff09;版本低 等情况 所以建议你单独安装一次 …

Linux chapter1 常用命令 cp

note 1 : netstat、curl、ip、nmap、dig 这些都是常用的网络诊断工具&#xff0c;它们的全称如下&#xff1a; netstat&#xff1a;Network Statistics&#xff0c;网络统计&#xff0c;用于显示网络连接&#xff0c;路由表&#xff0c;网络接口统计等网络信息。curl&#xf…

Springboot 博客_001 环境准备(VS code版本)

本人喜欢用vs coder&#xff08;免费又好用&#xff09;, 所以以下拿vs coder配置开发 安装JDK17 下载JDK17 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#jdk17-windows 安装JDK17 标题双击运行&#xff0c;一路默认 删除原本的环境变量 配置环境变量 查看是否安…

PTA L2-018 多项式A除以B

这仍然是一道关于A/B的题&#xff0c;只不过A和B都换成了多项式。你需要计算两个多项式相除的商Q和余R&#xff0c;其中R的阶数必须小于B的阶数。 输入格式&#xff1a; 输入分两行&#xff0c;每行给出一个非零多项式&#xff0c;先给出A&#xff0c;再给出B。每行的格式如下…

了解抖音小程序与抖音小店的区别

首先&#xff0c;从功能和定位上来看&#xff0c;抖音小店是抖音官方推出的一种功能&#xff0c;专为商家提供在抖音平台上销售商品的工具。而抖音小程序则是一种无需下载即可使用的应用&#xff0c;类似于微信小程序&#xff0c;但主要在抖音、头条、极速版头条等平台上运行。…

逻辑回归LogisticRegression quickstart

本文将用可视化思路理解逻辑回归 数学背景 比如我们认定一个的值只可能在[0, 1], 那当小于0.5&#xff0c;我们认为他就是a&#xff0c;当大于0.5&#xff0c;我们认为他就是b 数据集 使用鸢尾花数据集 4个特征值3个类别 二分类&#xff0c;单维度 只使用一个特征X ir…

Linux docker3--数据卷-nginx配置示例

一、因为docker部署服务都是以最小的代价部署&#xff0c;所以通常在容器内部很多依赖和命令无法执行。进入容器修改配置的操作也比较麻烦。本例介绍的数据卷作用就是将容器内的配置和宿主机文件打通&#xff0c;之后修改宿主机的配置文件就相当于修改了docker进程的配置文件&a…

“灯塔”——一个让人爱不释手的前端监测工具

引言 "灯塔"&#xff08;fee&#xff09;作为一个前端监控系统&#xff0c;通常具备捕获浏览器端错误、性能监控、用户行为跟踪等功能。它的主要目的是帮助开发者了解他们的网站或应用在用户端的表现&#xff0c;以及时发现并解决问题。下面是关于这种系统的一些关键…

【web开发网页制作】Html+Css+js网页制作轮播效果个人网页主题(4页面附代码)

个人网页制作目录 涉及知识写在前面一、网页主题二、网页效果Page1、我的首页Page2、文经风采&#xff08;学校&#xff09;Page3、美图分享Page4、热剧推送视频效果 三、网页架构与技术3.1 脑海构思3.2 整体布局3.3 技术说明书 四、网页源码HtmlCss 作者寄语 涉及知识 轮播效…

9. 编程常见错误归类

编程常见错误归类 9.1 编译型错误9.2 链接型错误9.3 运行时错误 9.1 编译型错误 编译型错误⼀般都是语法错误&#xff0c;这类错误⼀般看错误信息就能找到⼀些蛛丝马迹的&#xff0c;双击错误信息也能初步的跳转到代码错误的地方或者附近。编译错误&#xff0c;随着语言的熟练…

显隐特征融合的指静脉识别网络

文章目录 显隐特征融合的指静脉识别网络总结摘要介绍显隐式特征融合网络(EIFNet)掩膜生成模块(MGM)掩膜特征提取模块(MFEM)内容特征提取模块(CFEM)特征融合模块(FFM) THUFVS实验和结果数据集实现细节评估掩膜生成模型消融实验FFM模块门控层Batch Size损失函数超参数选择 论文 …

java 线上生产问题排查思路,jvm内存溢出实例重启原因排查生产实战

java jvm内存溢出实例重启排查生产实战&#xff08;使用VisualVM&#xff09; 背景 项目组线上生产环境不定期的发生内存爆满然后实例重启&#xff0c;实例发布上线后实例内存不断增长最后维持在百分之九十多&#xff0c;十分危险。因此我参与到了排查中&#xff0c;本篇博客将…

2258: 【搜索】【广度优先】最少转弯问题

题目描述 给出一张地图&#xff0c;这张地图被分为nm&#xff08;n,m<100&#xff09;个方块&#xff0c;任何一个方块不是平地就是高山。平地可以通过&#xff0c;高山则不能。现在你处在地图的&#xff08;x1,y1&#xff09;这块平地&#xff0c;问&#xff1a;你至少需要…

二、SQL基础学习(函数、约束、事务)

目录 1、函数1.1、字符串函数1.2、数值函数1.3、日期函数1.4 、流程函数 2、约束2.1、外键约束2.2、删除/更新行为 3、事务3.1、事务的四大特性3.2、并发事务问题3.2、事务的隔离级别 1、函数 1.1、字符串函数 # concat select concat(Hello, MySql);# lower select lower(He…