(数组)LeetCode-15 三数之和

题目

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 ?请你找出所有和为 0 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 1:
输入:nums = [-1,0,1,2,-1,-4]
输出:[[-1,-1,2],[-1,0,1]]
示例 2:
输入:nums = []
输出:[]
示例 3:
输入:nums = [0]
输出:[]

解析

最直接的想法,数组的三个位置做三重循环,枚举所有的三元组,复杂度达到了O(N^3),在这之后,我们还需要使用哈希表进行去重操作,得到不包含重复三元组的最终答案,又消耗了大量的空间。这显然是不现实的,故而我们考虑要缩小搜索范围。
关键条件是“不重复”。我们完全可以假设结果的三元组(a,b,c) 是满足递增顺序的,这不影响结果的完备性。
为了实现这点,只需要保证:
1,第二重循环枚举到的元素不小于当前第一重循环枚举到的元素;(b≥a)
2,第三重循环枚举到的元素不小于当前第二重循环枚举到的元素。(c≥b)
所以,我们首先进行排序,python中的sort()即可递增的排序。

同时,对于每一重循环而言,相邻两次枚举的元素不能相同,否则也会造成重复。举个例子,如果排完序的数组为[0, 1, 2, 2, 2, 3]。
我们使用三重循环枚举到的第一个三元组为 (0, 1, 2),如果第三重循环继续枚举下一个元素,那么仍然是三元组 (0, 1, 2),产生了重复。因此我们需要将第三重循环「跳到」下一个不相同的元素,即数组中的最后一个元素 3,枚举三元组 (0, 1, 3)。伪代码如下:

nums.sort()
for first = 0 .. n-1
    // 只有和上一次枚举的元素不相同,我们才会进行枚举
    if first == 0 or nums[first] != nums[first-1] then
        for second = first+1 .. n-1
            if second == first+1 or nums[second] != nums[second-1] then
                for third = second+1 .. n-1
                    if third == second+1 or nums[third] != nums[third-1] then
                        // 判断是否有 a+b+c==0
                        check(first, second, third)

但这样并没有脱离三重循环的大框架,复杂度依然是O(N^3)
然而它是很容易继续优化的,可以发现,如果我们固定了前两重循环枚举到的元素 a 和 b,那么只有唯一的 c 满足 a+b+c=0。当第二重循环往后枚举一个元素 b'时,由于 b' > b,那么满足 a+b'+c'=0的 c'一定有 c' < c,即 c'在数组中一定出现在 c 的左侧。也就是说,我们可以从小到大枚举 b,同时从大到小枚举 c,即第二重循环和第三重循环实际上是并列的关系。

有了这样的发现,我们就可以保持第二重循环不变,而将第三重循环变成一个从数组最右端开始向左移动的指针,从而得到下面的伪代码:

nums.sort()
for first = 0 .. n-1
    if first == 0 or nums[first] != nums[first-1] then
        // 第三重循环对应的指针
        third = n-1
        for second = first+1 .. n-1
            if second == first+1 or nums[second] != nums[second-1] then
                // 向左移动指针,直到 a+b+c 不大于 0
                while nums[first]+nums[second]+nums[third] > 0
                    third = third-1
                // 判断是否有 a+b+c==0
                check(first, second, third)

这个方法就是我们常说的「双指针」,当我们需要枚举数组中的两个元素时,如果我们发现随着第一个元素的递增,第二个元素是递减的,那么就可以使用双指针的方法,将枚举的时间复杂度从 O(N^2)减少至O(N)。为什么是O(N)呢?这是因为在枚举的过程每一步中,「左指针」会向右移动一个位置(也就是题目中的 b),而「右指针」会向左移动若干个位置,这个与数组的元素有关,但我们知道它一共会移动的位置数为 O(N),均摊下来,每次也向左移动一个位置,因此时间复杂度为 O(N)

注意到我们的伪代码中还有第一重循环,时间复杂度为 O(N),因此枚举的总时间复杂度为 O(N^2)。由于排序的时间复杂度为 O(N*logN),在渐进意义下小于前者,因此算法的总时间复杂度为 O(N^2)

上述的伪代码中还有一些细节需要补充,例如我们需要保持左指针一直在右指针的左侧(即满足 b≤c),具体可以参考下面的代码,均给出了详细的注释。

class Solution:
    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        n = len(nums)
        nums.sort()
        ans = list()
        # 枚举 a
        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
            # c 对应的指针初始指向数组的最右端
            third = n - 1
            target = -nums[first]
            # 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
                # 需要保证 b 的指针在 c 的指针的左侧
                while second < third and nums[second] + nums[third] > target:
                    third -= 1
                # 如果指针重合,随着 b 后续的增加
                # 就不会有满足 a+b+c=0 并且 b<c 的 c 了,可以退出循环
                if second == third:
                    break
                if nums[second] + nums[third] == target:
                    ans.append([nums[first], nums[second], nums[third]])
        
        return ans

复杂度分析:
时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(\log N)

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