16. 最接近的三数之和
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题目描述
思路讲解
思路和 15. 三数之和 类似,排序后,枚举 nums[i] 作为第一个数,那么问题变成找到另外两个数,使得这三个数的和与 target 最接近,这同样可以用双指针解决。
设 s=nums[i]+nums[j]+nums[k],为了判断 s 是不是与 target 最近的数,我们还需要用一个变量 minDiff 维护 ∣s−target∣ 的最小值。分类讨论:
- 如果 s=target,那么答案就是 s,直接返回 s。
- 如果 s>target,那么如果s−target<minDiff,说明找到了一个与 target 更近的数,更新 minDiff 为 s−target,更新答案为s。然后和三数之和一样,把 k 减一。
- 否则 s<target,那么如果 target−s<minDiff,说明找到了一个与target 更近的数,更新 minDiff 为 target−s,更新答案为 s。然后和三数之和一样,把 j 加一。
除此以外,还有以下几个优化:
- 设 s=nums[i]+nums[i+1]+nums[i+2]。如果s>target,由于数组已经排序,后面无论怎么选,选出的三个数的和不会比 s 还小,所以不会找到比 s 更优的答案了。所以只要s>target,就可以直接 break 外层循环了。在 break 前判断 s 是否离 target 更近,如果更近,那么更新答案为s。
- 设 s=nums[i]+nums[n−2]+nums[n−1]。如果 s<target,由于数组已经排序,nums[i]加上后面任意两个数都不超过 s,所以下面的双指针就不需要跑了,无法找到比 s 更优的答案。但是后面还有更大的nums[i],可能找到一个离 target 更近的三数之和,所以还需要继续枚举,continue 外层循环。在 continue前判断 s 是否离 target 更近,如果更近,那么更新答案为 s,更新 minDiff 为 target−s。
- 如果 i>0 且 nums[i]=nums[i−1],那么 nums[i]和后面数字相加的结果,必然在之前算出过,所以无需跑下面的双指针,直接 continue 外层循环。(可以放在循环开头判断。)
代码展示
class Solution:def threeSumClosest(self, nums: List[int], target: int) -> int:nums.sort()n = len(nums)min_diff = inffor i in range(n - 2):x = nums[i]if i and x == nums[i - 1]:continue # 优化三# 优化一s = x + nums[i + 1] + nums[i + 2]if s > target: # 后面无论怎么选,选出的三个数的和不会比 s 还小if s - target < min_diff:ans = s # 由于下一行直接 break,这里无需更新 min_diffbreak# 优化二s = x + nums[-2] + nums[-1]if s < target:# x 加上后面任意两个数都不超过 s,所以下面的双指针就不需要跑了if target - s < min_diff:min_diff = target - sans = scontinue# 双指针j, k = i + 1, n - 1while j < k:s = x + nums[j] + nums[k]if s == target:return sif s > target:if s - target < min_diff: # s 与 target 更近min_diff = s - targetans = sk -= 1else:if target - s < min_diff: # s 与 target 更近min_diff = target - sans = sj += 1return ans
复杂度分析
- 时间复杂度:O( n 2 n^2 n2),其中 n 为 nums 的长度。排序 O(nlogn)。外层循环枚举第一个数,然后O(n)双指针。所以总的时间复杂度为 O( n 2 n^2 n2)。
- 空间复杂度:O(1)。返回值不计入,忽略排序的栈开销。
相关标签
- 数组
- 双指针
- 排序