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社区首页 >专栏 >【每天一道编程系列-2018.3.6】(Ans)

【每天一道编程系列-2018.3.6】(Ans)

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yesr
发布2019-03-14 12:49:32
3080
发布2019-03-14 12:49:32
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文章被收录于专栏:leetcode_solutionsleetcode_solutions

【题目描述】

Given an array S of n integers, are there elements a, b, c in S such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero.    Note:    Elements in a triplet (a,b,c) must be in non-descending order. (ie, a ≤ b ≤ c)    The solution set must not contain duplicate triplets.

代码语言:text
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    For example, given array S = {-1 0 1 2 -1 -4},

    A solution set is:
    (-1, 0, 1)
    (-1, -1, 2)

【题目大意】

  给定一个n个元素的数组,是否存在a,b,c三个元素,使用得a+b+c=0,找出所有符合这个条件的三元组。

【解题思路】

  可以在 2sum问题 的基础上来解决3sum问题,假设3sum问题的目标是target。每次从数组中选出一个数k,从剩下的数中求目标等于target-k的2sum问题。这里需要注意的是有个小的trick:当我们从数组中选出第i数时,我们只需要求数值中从第i+1个到最后一个范围内字数组的2sum问题。    我们以选第一个和第二个举例,假设数组为A[],总共有n个元素A1,A2….An。很显然,当选出A1时,我们在子数组[A2~An]中求目标位target-A1的2sum问题,我们要证明的是当选出A2时,我们只需要在子数组[A3~An]中计算目标位target-A2的2sum问题,而不是在子数组[A1,A3~An]中。    证明如下:假设在子数组[A1,A3~An]目标位target-A2的2sum问题中,存在A1 + m = target-A2(m为A3~An中的某个数),即A2 + m = target-A1,这刚好是“对于子数组[A3~An],目标位target-A1的2sum问题”的一个解。即我们相当于对满足3sum的三个数A1+A2+m = target重复计算了。因此为了避免重复计算,在子数组[A1,A3~An]中,可以把A1去掉,再来计算目标是target-A2的2sum问题。    对于本题要求的求最接近解,只需要保存当前解以及当前解和目标的距离,如果新的解更接近,则更新解。算法复杂度为O(n^2); 

【本题答案】

代码语言:javascript
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package blog;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

/**
 * @author yesr
 * @create 2018-03-06 下午11:20
 * @desc
 **/
public class Test0306 {
    /**
     * 015-3 Sum(三个数的和)
     *
     * @param nums 输入的数组
     * @return 执行结果
     */
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new LinkedList<>();

        if (nums != null && nums.length > 2) {
            // 先对数组进行排序
            Arrays.sort(nums);
            // i表示假设取第i个数作为结果
            for (int i = 0; i < nums.length - 2; ) {
                // 第二个数可能的起始位置
                int j = i + 1;
                // 第三个数可能是结束位置
                int k = nums.length - 1;

                while (j < k) {
                    // 如果找到满足条件的解
                    if (nums[j] + nums[k] == -nums[i]) {
                        // 将结果添加到结果含集中
                        List<Integer> list = new ArrayList<>(3);
                        list.add(nums[i]);
                        list.add(nums[j]);
                        list.add(nums[k]);
                        result.add(list);

                        // 移动到下一个位置,找下一组解
                        k--;
                        j++;

                        // 从左向右找第一个与之前处理的数不同的数的下标
                        while (j < k && nums[j] == nums[j - 1]) {
                            j++;
                        }
                        // 从右向左找第一个与之前处理的数不同的数的下标
                        while (j < k && nums[k] == nums[k + 1]) {
                            k--;
                        }
                    }
                    // 和大于0
                    else if (nums[j] + nums[k] > -nums[i]) {
                        k--;
                        // 从右向左找第一个与之前处理的数不同的数的下标
                        while (j < k && nums[k] == nums[k + 1]) {
                            k--;
                        }
                    }
                    // 和小于0
                    else {
                        j++;
                        // 从左向右找第一个与之前处理的数不同的数的下标
                        while (j < k && nums[j] == nums[j - 1]) {
                            j++;
                        }
                    }
                }

                // 指向下一个要处理的数
                i++;
                // 从左向右找第一个与之前处理的数不同的数的下标
                while (i < nums.length - 2 && nums[i] == nums[i - 1]) {
                    i++;
                }
            }
        }

        return result;
    }
}
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原始发表:2018年03月06日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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