第十五题:三数之和
题目描述
给定一个包含 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?找出所有满足条件且不重复的三元组。
实现思路
首先对数组进行排序,然后遍历数组,对于每一个数 nums[i],设定两个指针 left 和 right 分别指向 i+1 和 n-1 的位置,计算三数之和,根据和与 0 的大小关系移动指针。为了避免重复解,在遍历过程中需要跳过重复的元素。
算法实现
C
#include <stdlib.h>
void findThreeSum(int* nums, int numsSize, int i, int target, int** triplets, int* returnSize) {
int left = i + 1;
int right = numsSize - 1;
while (left < right) {
int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
if (sum == target) {
(*returnSize)++;
(*triplets)[(*returnSize)-1][0] = nums[i];
(*triplets)[(*returnSize)-1][1] = nums[left];
(*triplets)[(*returnSize)-1][2] = nums[right];
do { left++; } while (nums[left] == nums[left - 1] && left < right);
do { right--; } while (nums[right] == nums[right + 1] && left < right);
} else if (sum < target) {
left++;
} else {
right--;
}
}
}
int** threeSum(int* nums, int numsSize, int** returnSize) {
qsort(nums, numsSize, sizeof(int), compare);
int* result = malloc(sizeof(int) * 3 * numsSize);
*returnSize = 0;
if (!nums || numsSize < 3) return &result;
for (int i = 0; i < numsSize - 2; i++) {
if (i == 0 || nums[i] != nums[i - 1]) {
findThreeSum(nums, numsSize, i, 0, &result, returnSize);
}
}
return &result;
}
Python
def threeSum(nums):
nums.sort()
result = []
for i in range(len(nums) - 2):
if i == 0 or nums[i] != nums[i - 1]:
left, right = i + 1, len(nums) - 1
while left < right:
total = nums[i] + nums[left] + nums[right]
if total == 0:
result.append([nums[i], nums[left], nums[right]])
while nums[left] == nums[left + 1] and left < right:
left += 1
while nums[right] == nums[right - 1] and left < right:
right -= 1
left += 1
right -= 1
elif total < 0:
left += 1
else:
right -= 1
return result
Java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Solution {
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < nums.length - 2; i++) {
if (i == 0 || nums[i] != nums[i - 1]) {
int left = i + 1, right = nums.length - 1, target = 0 - nums[i];
while (left < right) {
if (nums[left] + nums[right] == target) {
result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
while (nums[left] == nums[left + 1]) left++;
while (nums[right] == nums[right - 1]) right--;
left++;
right--;
} else if (nums[left] + nums[right] < target) {
left++;
} else {
right--;
}
}
}
}
return result;
}
}
时间复杂度
时间复杂度为 O(n^2),其中 n 是数组的长度。首先我们对数组进行了排序,排序的时间复杂度为 O(n log n),之后我们对每一个元素执行了两重循环来查找可能的解,这一步的时间复杂度为 O(n^2)。因此,总体的时间复杂度是 O(n^2)。空间复杂度主要取决于排序的空间开销以及存储结果的空间开销,通常为 O(1) 或者 O(n) 取决于排序算法的具体实现。