0015. 三数之和
https://leetcode-cn.com/problems/3sum/
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]
]
- 排序
- 双指针
- 分治
- 阿里
- 字节
采用
分治的思想找出三个数相加等于 0，我们可以数组依次遍历，每一项 a[i]我们都认为它是最终能够用组成 0 中的一个数字，那么我们的目标就是找到剩下的元素（除 a[i]）两个相加等于-a[i].通过上面的思路，我们的问题转化为了
给定一个数组，找出其中两个相加等于给定值，我们成功将问题转换为了另外一道力扣的简单题目1. 两数之和。这个问题是比较简单的， 我们只需要对数组进行排序，然后双指针解决即可。 加上需要外层遍历依次数组，因此总的时间复杂度应该是 O(N^2)。思路如图所示：
15.3-sum
在这里之所以要排序解决是因为， 我们算法的瓶颈在这里不在于排序，而在于 O(N^2)，如果我们瓶颈是排序，就可以考虑别的方式了。
- 排序之后，用双指针
- 分治
代码支持 ： JS，CPP
JS Code:
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[][]}
*/
var threeSum = function (nums) {
if (nums.length < 3) return [];
const list = [];
nums.sort((a, b) => a - b);
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
//nums is sorted,so it's impossible to have a sum = 0
if (nums[i] > 0) break;
// skip duplicated result without set
if (i > 0 && nums[i] === nums[i - 1]) continue;
let left = i + 1;
let right = nums.length - 1;
// for each index i
// we want to find the triplet [i, left, right] which sum to 0
while (left < right) {
// since left < right, and left > i, no need to compare i === left and i === right.
if (nums[left] + nums[right] + nums[i] === 0) {
list.push([nums[left], nums[right], nums[i]]);
// skip duplicated result without set
while (nums[left] === nums[left + 1]) {
left++;
}
left++;
// skip duplicated result without set
while (nums[right] === nums[right - 1]) {
right--;
}
right--;
continue;
} else if (nums[left] + nums[right] + nums[i] > 0) {
right--;
} else {
left++;
}
}
}
return list;
};
CPP Code:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& A) {
sort(begin(A), end(A));
vector<vector<int>> ans;
int N = A.size();
for (int i = 0; i < N - 2; ++i) {
if (i && A[i] == A[i - 1]) continue;
int L = i + 1, R = N - 1;
while (L < R) {
int sum = A[i] + A[L] + A[R];
if (sum == 0) ans.push_back({ A[i], A[L], A[R] });
if (sum >= 0) {
--R;
while (L < R && A[R] == A[R + 1]) --R;
}
if (sum <= 0) {
++L;
while (L < R && A[L] == A[L - 1]) ++L;
}
}
}
return ans;
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度：$O(N^2)$
- 空间复杂度：取决于排序算法的空间消耗
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