1.优化版暴力求解
如果能构成三⻆形,需要满⾜任意两边之和要⼤于第三边。实际上只需让较⼩的两条边之和⼤于第三边即可。将原数组排序,从⼩到⼤枚举三元组,这样三层 for 循环枚举出的三元组只需判断较⼩的两条边之和是否⼤于第三边。
class Solution
{
public:
int triangleNumber(vector<int> &nums)
{
sort(nums.begin(), nums.end());
int n = nums.size(), ret = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
for (int j = i + 1; j < n; j++)
{
for (int k = j + 1; k < n; k++)
{
if (nums[i] + nums[j] > nums[k])
ret++;
}
}
}
return ret;
}
};
2.排序+二分
在 [j+1,n−1] 的下标范围内使用二分查找,找出最大的满足 nums[k]<nums[i]+nums[j]的下标 k,在 [j+1,k] 范围内的下标都可以作为边 c 的下标,将该范围的长度 k−j 累加。在枚举a和b时出现了0,那么 nums[i] 一定为 0。边c需要满足c< nums[i]+ nums[j]= nums[j],而下标在[j+1,n-1]范围内的元素一定都是大于等于 nums[j]的,因此二分查找会失败。若二分查找失败,我们可以令k=j,此时对应的范围长度k-j=0,我们也就保证了答案的正确性。
class Solution
{
public:
int triangleNumber(vector<int> &nums)
{
int n = nums.size();
sort(nums.begin(), nums.end());
int ret = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
for (int j = i + 1; j < n; ++j)
{
int left = j + 1, right = n - 1, k = j;
while (left <= right)
{
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] < nums[i] + nums[j])
{
k = mid;
left = mid + 1;
}
else
{
right = mid - 1;
}
}
ret += k - j;
}
}
return ret;
}
};
3.排序+双指针
此法是对上述两种方法的优化。
排序过后数组数据为递增排列。
首先我们先来看这样一个数学常识:
将一个递增排序的数组分为两部分:
- 如果此时有Left + Right > Max 那么
Right + Right-1
Right + Right-2
Right + …
Right + Left
的值都大于Max。那么能够构成△的二元组个数为right - left个
此时 right 位置元素的所有情况相当于全部考虑完毕, right – ,进⼊下⼀轮判断 - 同上,如果 nums[left] + nums[right] <= nums[i] ,说明 left 位置的元素是不可能与 [left + 1, right] 位置上的元素构成满⾜条件的⼆元组,left 位置的元素可以舍去, left++ 进⼊下轮循环。
代码
class Solution
{
public:
int triangleNumber(vector<int> &nums)
{
sort(nums.begin(), nums.end());
int ret = 0, n = nums.size();
for (int cur = n - 1; cur >= 2; cur--)
{
int left = 0, right = cur - 1;
while (left < right)
{
if (nums[left] + nums[right] > nums[cur])
{
ret += right - left;
right--;
}
else
left++;
}
}
return ret;
}
};