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用哈希表解决了两数之和,那么三数之和呢?
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] ]
注意[0, 0, 0, 0] 这组数据
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。
大家可以尝试使用哈希法写一写,就知道其困难的程度了。
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) {
continue;
}
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;
}
};
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 。
接下来我来介绍另一个解法:双指针法,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:
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;
}
// 错误去重方法,将会漏掉-1,-1,2 这种情况
/*
if (nums[i] == nums[i + 1]) {
continue;
}
*/
// 正确去重方法
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
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;
}
};
既然三数之和可以使用双指针法,我们之前讲过的1.两数之和,可不可以使用双指针法呢?
如果不能,题意如何更改就可以使用双指针法呢? 大家留言说出自己的想法吧!
两数之和 就不能使用双指针法,因为1.两数之和要求返回的是索引下标, 而双指针法一定要排序,一旦排序之后原数组的索引就被改变了。
如果1.两数之和要求返回的是数值的话,就可以使用双指针法了。
Java:
class Solution {
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
Arrays.sort(nums);
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > 0) {
return result;
}
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
int left = i + 1;
int right = nums.length - 1;
while (right > left) {
int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
if (sum > 0) {
right--;
} else if (sum < 0) {
left++;
} else {
result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
right--;
left++;
}
}
}
return result;
}
}
Python:
class Solution:
def threeSum(self, nums):
ans = []
n = len(nums)
nums.sort()
for i in range(n):
left = i + 1
right = n - 1
if nums[i] > 0:
break
if i >= 1 and nums[i] == nums[i - 1]:
continue
while left < right:
total = nums[i] + nums[left] + nums[right]
if total > 0:
right -= 1
elif total < 0:
left += 1
else:
ans.append([nums[i], nums[left], nums[right]])
while left != right and nums[left] == nums[left + 1]: left += 1
while left != right and nums[right] == nums[right - 1]: right -= 1
left += 1
right -= 1
return ans
Go:
func threeSum(nums []int)[][]int{
sort.Ints(nums)
res:=[][]int{}
for i:=0;i<len(nums)-2;i++{
n1:=nums[i]
if n1>0{
break
}
if i>0&&n1==nums[i-1]{
continue
}
l,r:=i+1,len(nums)-1
for l<r{
n2,n3:=nums[l],nums[r]
if n1+n2+n3==0{
res=append(res,[]int{n1,n2,n3})
for l<r&&nums[l]==n2{
l++
}
for l<r&&nums[r]==n3{
r--
}
}else if n1+n2+n3<0{
l++
}else {
r--
}
}
}
return res
}
javaScript:
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[][]}
*/
// 循环内不考虑去重
var threeSum = function(nums) {
const len = nums.length;
if(len < 3) return [];
nums.sort((a, b) => a - b);
const resSet = new Set();
for(let i = 0; i < len - 2; i++) {
if(nums[i] > 0) break;
let l = i + 1, r = len - 1;
while(l < r) {
const sum = nums[i] + nums[l] + nums[r];
if(sum < 0) { l++; continue };
if(sum > 0) { r--; continue };
resSet.add(`${nums[i]},${nums[l]},${nums[r]}`);
l++;
r--;
}
}
return Array.from(resSet).map(i => i.split(","));
};
// 去重优化
var threeSum = function(nums) {
const len = nums.length;
if(len < 3) return [];
nums.sort((a, b) => a - b);
const res = [];
for(let i = 0; i < len - 2; i++) {
if(nums[i] > 0) break;
// a去重
if(i > 0 && nums[i] === nums[i - 1]) continue;
let l = i + 1, r = len - 1;
while(l < r) {
const sum = nums[i] + nums[l] + nums[r];
if(sum < 0) { l++; continue };
if(sum > 0) { r--; continue };
res.push([nums[i], nums[l], nums[r]])
// b c 去重
while(l < r && nums[l] === nums[++l]);
while(l < r && nums[r] === nums[--r]);
}
}
return res;
};
ruby:
def is_valid(strs)
symbol_map = {')' => '(', '}' => '{', ']' => '['}
stack = []
strs.size.times {|i|
c = strs[i]
if symbol_map.has_key?(c)
top_e = stack.shift
return false if symbol_map[c] != top_e
else
stack.unshift(c)
end
}
stack.empty?
end
PHP:
class Solution {
/**
* @param Integer[] $nums
* @return Integer[][]
*/
function threeSum($nums) {
$res = [];
sort($nums);
for ($i = 0; $i < count($nums); $i++) {
if ($nums[$i] > 0) {
return $res;
}
if ($i > 0 && $nums[$i] == $nums[$i - 1]) {
continue;
}
$left = $i + 1;
$right = count($nums) - 1;
while ($left < $right) {
$sum = $nums[$i] + $nums[$left] + $nums[$right];
if ($sum < 0) {
$left++;
}
else if ($sum > 0) {
$right--;
}
else {
$res[] = [$nums[$i], $nums[$left], $nums[$right]];
while ($left < $right && $nums[$left] == $nums[$left + 1]) $left++;
while ($left < $right && $nums[$right] == $nums[$right - 1]) $right--;
$left++;
$right--;
}
}
}
return $res;
}
}
Swift:
// 双指针法
func threeSum(_ nums: [Int]) -> [[Int]] {
var res = [[Int]]()
var sorted = nums
sorted.sort()
for i in 0 ..< sorted.count {
if sorted[i] > 0 {
return res
}
if i > 0 && sorted[i] == sorted[i - 1] {
continue
}
var left = i + 1
var right = sorted.count - 1
while left < right {
let sum = sorted[i] + sorted[left] + sorted[right]
if sum < 0 {
left += 1
} else if sum > 0 {
right -= 1
} else {
res.append([sorted[i], sorted[left], sorted[right]])
while left < right && sorted[left] == sorted[left + 1] {
left += 1
}
while left < right && sorted[right] == sorted[right - 1] {
right -= 1
}
left += 1
right -= 1
}
}
}
return res
}