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思维导图整理大厂面试高频数组补充1: 最接近的三数之和 和 三数之和 的两个不同之处, 力扣16

longmon / 2973人阅读

摘要:此专栏文章是对力扣上算法题目各种方法的总结和归纳整理出最重要的思路和知识重点并以思维导图形式呈现当然也会加上我对导图的详解目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点不用每次都重复看题解毕竟算法不是做了一遍就能完全记住的所

此专栏文章是对力扣上算法题目各种方法总结和归纳, 整理出最重要的思路和知识重点并以思维导图形式呈现, 当然也会加上我对导图的详解.

目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不用每次都重复看题解), 毕竟算法不是做了一遍就能完全记住的. 所以本文适合已经知道解题思路和方法, 想进一步加强理解和记忆的朋友, 并不适合第一次接触此题的朋友(可以根据题号先去力扣看看官方题解, 然后再看本文内容).

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题目链接: https://leetcode-cn.com/problems/3sum-closest/solution/si-wei-dao-tu-zheng-li-he-san-shu-zhi-he-2k6j/

0.导图整理

1.和 三数之和 的相同点

原本在整理 n数之和 系列时是没有整理此题的, 后来在重看 三数之和 时, 发现了这样的评论: 百度一面题目: 找三数和最接近0, 只要将此题中的target设置0即可, 所以又重新补充了此题!

本题是 三数之和 的进阶版, 在思想上和 三数之和 还是很相似的: 先对数组进行排序, 之后用双指针进行空间优化, 同时注意去重操作. 本质的思想几乎是一样的, 所以对本题不太理解的朋友, 可以先看完上面链接中的 三数之和, 再来看本题题解.

但还是有一些和 三数之和 不同的地方, 主要体现在下面的两个方面:

2.判断的情况不同

在 三数之和 中只需要判断相等这一种情况, 其他情况不需要判断, 操作起来是非常简便的, 而本题中每次求和之后都需要进行判断(无论是相等, 还是大于或小于的情况)来找出最接近的数, 这大大增加需要进行判断的工作量, 所以在代码的写法上也有很大的不同之处.

3.去重的方式不同

因为 三数之和 没那么多的判断情况, 所以利用了两层for循环来遍历, 去重的操作也比较简单.

        for first in range(n):            # 需要和上一次枚举的数不相同            if first > 0 and nums[first] == nums[first - 1]:                continue            ......            # 枚举 b            for second in range(first + 1, n):                # 需要和上一次枚举的数不相同                if second > first + 1 and nums[second] == nums[second - 1]:                    continue

而本题中判断情况比较多, 不方便使用两重for循环(我也尝试了使用二重循环, 但发现在去重时候非常复杂, 不适合使用此种方法), 所以采用了while语句来进行双指针的遍历, 这样在去重操作上会简便很多, 并且代码中实现的去重方式比官方的要简单, 而且更方便进行记忆!

            if s > target:                    # 如果和大于 target,移动 c 对应的指针                    k -= 1                    # 移动到下一个不相等的元素                    while j < k and nums[k] == nums[k+1]:                        k -= 1

4.最大最小值优化

可以计算出每次三数之和的最大最小值和目标值进行比较, 也可以进行优化, 其实这种方法早在之前讲解的 四数之和 中就已经提到了, 但每次都计算也增加了时间消耗, 在 四数之和 中还有很有优化的必要的, 但是在 三数之和 中是否也适用就要看具体的情况了!

源码

Python:

class Solution:    def threeSumClosest(self, nums: List[int], target: int) -> int:        nums.sort()        n = len(nums)        best = 10**7        # 枚举 a        for i in range(n):            # 保证和上一次枚举的元素不相等            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:                continue            # 使用双指针枚举 b 和 c            j, k = i + 1, n - 1            while j < k:                s = nums[i] + nums[j] + nums[k]                # 如果和为 target 直接返回答案                if s == target:                    return target                # 根据差值的绝对值来更新答案                if abs(s - target) < abs(best - target):                    best = s                if s > target:                    # 如果和大于 target,移动 c 对应的指针                    k -= 1                    # 移动到下一个不相等的元素                    while j < k and nums[k] == nums[k+1]:                        k -= 1                else:                    # 如果和小于 target,移动 b 对应的指针                    j += 1                    # 移动到下一个不相等的元素                    while j < k and nums[j] == nums[j-1]:                        j += 1        return best

java:

class Solution {    public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {        Arrays.sort(nums);        int n = nums.length;        int best = 10000000;        // 枚举 a        for (int i = 0; i < n; ++i) {            // 保证和上一次枚举的元素不相等            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {                continue;            }            // 使用双指针枚举 b 和 c            int j = i + 1, k = n - 1;            while (j < k) {                int sum = nums[i] + nums[j] + nums[k];                // 如果和为 target 直接返回答案                if (sum == target) {                    return target;                }                // 根据差值的绝对值来更新答案                if (Math.abs(sum - target) < Math.abs(best - target)) {                    best = sum;                }                if (sum > target) {                    // 如果和大于 target,移动 c 对应的指针                    --k;                    // 移动到下一个不相等的元素                    while (j < k && nums[k] == nums[k+1]) {                        --k;                    }                } else {                    // 如果和小于 target,移动 b 对应的指针                    ++j;                    // 移动到下一个不相等的元素                    while (j < k && nums[j] == nums[j-1]) {                        ++j;                    }                }            }        }        return best;    }}

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