本篇內(nèi)容主要講解“怎么在數(shù)組中找到和為特定值的三個(gè)數(shù)”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“怎么在數(shù)組中找到和為特定值的三個(gè)數(shù)”吧!
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題目的具體要求是什么呢?給定下面這樣一個(gè)整型數(shù)組:
我們隨意選擇一個(gè)特定值,比如13,要求找出三數(shù)之和等于13的全部組合。
由于5+6+2=13, 5+1+7=13,3+9+1=13,所以最終的輸出結(jié)果如下:
【5, 6,2】
【5, 1,7】
【3, 9,1】
小灰的思路,是把原本的“三數(shù)之和問題”,轉(zhuǎn)化成求n次“兩數(shù)之和問題”。
我們以上面這個(gè)數(shù)組為例,選擇特定值13,演示一下小灰的具體思路:
第1輪,訪問數(shù)組的第1個(gè)元素5,把問題轉(zhuǎn)化成從后面元素中找出和為8(13-5)的兩個(gè)數(shù):
如何找出和為8的兩個(gè)數(shù)呢?按照上一次所講的,我們可以使用哈希表高效求解:
第2輪,訪問數(shù)組的第2個(gè)元素12,把問題轉(zhuǎn)化成從后面元素中找出和為1(13-12)的兩個(gè)數(shù):
第3輪,訪問數(shù)組的第3個(gè)元素6,把問題轉(zhuǎn)化成從后面元素中找出和為7(13-6)的兩個(gè)數(shù):
以此類推,一直遍歷完整個(gè)數(shù)組,相當(dāng)于求解了n次兩數(shù)之和問題。
public static List> threeSum(int[] nums, int target) { List
> resultList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { Map
map = new HashMap<>(); int d1 = target - nums[i]; //尋找兩數(shù)之和等于d1的組合 for (int j = i+1; j < nums.length; j++) { int d2 = d1 - nums[j]; if (map.containsKey(d2)) { resultList.add(Arrays.asList(nums[i], d2, nums[j])); } map.put(nums[j], j); } } return resultList; }
在上面的代碼中,每一輪解決“兩數(shù)之和問題”的時(shí)間復(fù)雜度是O(n),一共迭代n輪,所以該解法總的時(shí)間復(fù)雜度是O(n²)。
至于空間復(fù)雜度,同一個(gè)哈希表被反復(fù)構(gòu)建,哈希表中最多有n-1個(gè)鍵值對(duì),所以該解法的空間復(fù)雜度是O(n)。
我們?nèi)匀灰灾暗臄?shù)組為例,對(duì)數(shù)組進(jìn)行升序排列:
這樣說起來有些抽象,我們來具體演示一下:
第1輪,訪問數(shù)組的第1個(gè)元素1,把問題轉(zhuǎn)化成從后面元素中找出和為12(13-1)的兩個(gè)數(shù)。
如何找出和為12的兩個(gè)數(shù)呢?我們?cè)O(shè)置兩個(gè)指針,指針j指向剩余元素中最左側(cè)的元素2,指針k指向最右側(cè)的元素12:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,2+12 = 14 > 12,結(jié)果偏大了。
由于數(shù)組是按照升序排列,k左側(cè)的元素一定小于k,因此我們把指針k左移一位:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,2+9 = 11< 12,這次結(jié)果又偏小了。
j右側(cè)的元素一定大于j,因此我們把指針j右移一位:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,3+9 = 12,正好符合要求!
因此我們成功找到了一組匹配的組合:1,3,9
但這并不是結(jié)束,我們要繼續(xù)尋找其他組合,讓指針k繼續(xù)左移:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,3+7 = 10< 12,結(jié)果偏小了。
于是我們讓指針j右移:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,5+7 = 12,又找到符合要求的一組:
1,5,7
我們繼續(xù)尋找,讓指針k左移:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,5+6 = 11< 12,結(jié)果偏小了。
于是我們讓指針j右移:
此時(shí)雙指針重合在了一起,如果再繼續(xù)移動(dòng),就有可能和之前找到的組合重復(fù),因此我們直接結(jié)束本輪循環(huán)。
第2輪,訪問數(shù)組的第2個(gè)元素2,把問題轉(zhuǎn)化成從后面元素中找出和為11(13-2)的兩個(gè)數(shù)。
我們?nèi)匀辉O(shè)置兩個(gè)指針,指針j指向剩余元素中最左側(cè)的元素3,指針k指向最右側(cè)的元素12:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,3+12 = 15 > 11,結(jié)果偏大了。
我們讓指針k左移:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,3+9 = 12 > 11,結(jié)果仍然偏大。
我們讓指針k繼續(xù)左移:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,3+7 = 10 < 11,結(jié)果偏小了。
我們讓指針j右移:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,5+7 = 12 > 11,結(jié)果又偏大了。
我們讓指針k左移:
計(jì)算兩指針對(duì)應(yīng)元素之和,5+6 = 11,于是我們又找到符合要求的一組:
2,5,6
我們繼續(xù)尋找,讓指針k左移:
此時(shí)雙指針又一次重合在一起,我們結(jié)束本輪循環(huán)。
按照這個(gè)思路,我們一直遍歷完整個(gè)數(shù)組。
像這樣利用兩個(gè)指針指向數(shù)組兩端,不斷向中間靠攏調(diào)整來尋找匹配組合的方法,就是雙指針法,也被稱為“夾逼法”。
public static List> threeSumv2(int[] nums, int target) { Arrays.sort(nums); List
> resultList = new ArrayList
>(); //大循環(huán) for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int d = target - nums[i]; // j和k雙指針循環(huán)定位,j在左端,k在右端 for (int j=i+1,k=nums.length-1; j
d) { k--; } //雙指針重合,跳出本次循環(huán) if (j == k) { break; } if (nums[j] + nums[k] == d) { List list = Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[k]); resultList.add(list); } } } return resultList; }
上面這段代碼表面上有三層循環(huán),但每一輪指針j和k的移動(dòng)次數(shù)加起來最多n-1次,因此該解法的整體時(shí)間復(fù)雜度是O(n²)。
最關(guān)鍵的是,該解法并沒有使用額外的集合(排序是直接在輸入數(shù)組上進(jìn)行的),所以空間復(fù)雜度只有O(1)!
到此,相信大家對(duì)“怎么在數(shù)組中找到和為特定值的三個(gè)數(shù)”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!