0015. 三数之和
题目地址(15. 三数之和)
https://leetcode-cn.com/problems/3sum/
题目描述
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]]前置知识
排序
双指针
分治
公司
阿里
字节
思路
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：
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。
关键点解析
排序之后，用双指针
分治
代码
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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