15.三数之和
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 != j
、i != 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 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 。提示:
3 <= nums.length <= 3000
-105 <= nums[i] <= 105
这题也是双指针的应用。
要求三元组不能重复,可以想到排个序再遍历。很容易想到三层遍历解法,但是时间复杂度太高了,采用双指针可以降低时间复杂度。第一层遍历元素指针记为i,开始第二层遍历之前要判重,跳过重复的元素。在第二层遍历里使用双指针:l从左往右遍历,r从右往左遍历(l和r的和是固定的,l要增大,r就要减小,所以是相向的),判断满满足条件的,push_back三元组。
复杂度分析
·时间复杂度:O(),其中 N 是数组 nums 的长度。
·空间复杂度:O(logN)。我们忽略存储答案的空间,额外的排序的空间复杂度为 O(logN)。然而我们修改了输入的数组 nums,在实际情况下不一定允许,因此也可以看成使用了一个额外的数组存储了 nums 的副本并进行排序,空间复杂度为 O(N)。
class Solution {
public:vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(), nums.end());vector<vector<int>> a;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {continue;}int r = nums.size() - 1;int t = -nums[i];for (int l = i + 1; l < nums.size(); l++) {if (l> i + 1 && nums[l] == nums[l - 1]) {continue;}while (l < r && nums[l] + nums[r] > t) {r--;}if (l == r) {break;}if (nums[l] + nums[r] == t) {a.push_back({nums[i], nums[l], nums[r]});}}}return a;}
};
看到更好理解的一个版本:
class Solution {
public:vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(), nums.end());int l = 0, r = nums.size() - 1;vector<vector<int> > ans;for (int i = 0; i < nums.size() - 2; ++i) {if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue; // 跳过重复的元素int l = i + 1, r = nums.size() - 1;while (l < r) {int sum = nums[i] + nums[l] + nums[r];if (sum == 0) {ans.push_back({nums[i], nums[l], nums[r]});while (l < r && nums[l] == nums[l + 1]) ++l; // 跳过重复的元素while (l < r && nums[r] == nums[r - 1]) --r; // 跳过重复的元素++l; --r;} else if (sum < 0) {++l;} else {--r;}}}return ans;}
};
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