Title
給定一個包括 n 個整數的數組 nums 和 一個目標值 target。找出 nums 中的三個整數,使得它們的和與 target 最接近。返回這三個數的和。假定每組輸入只存在唯一答案。
示例:
輸入:nums = [-1,2,1,-4], target = 1
輸出:2
解釋:與 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。
提示:
3 <= nums.length <= 103
-103 <= nums[i] <= 103
-104 <= target <= 104
排序+雙指針
Solve
考慮直接使用三重循環枚舉三元組,找出與目標值最接近的作爲答案,時間複雜度爲 O(N3)。然而本題的 N 最大爲 1000,會超出時間限制。
如何優化?
首先考慮枚舉第一個元素 a,對於剩下的兩個元素 b 和 c,我們希望它們的和最接近 target−a。
對於 b 和 c,如果它們在原數組中枚舉的範圍(既包括下標的範圍,也包括元素值的範圍)沒有任何規律可言,那麼我們還是隻能使用兩重循環來枚舉所有的可能情況。
因此,我們可以考慮對整個數組進行升序排序,這樣一來:
- 假設數組的長度爲 n,我們先枚舉 a,它在數組中的位置爲 i;
- 爲了防止重複枚舉,我們在位置 [i+1, n) 的範圍內枚舉 b 和 c。
當我們知道了 b 和 c 可以枚舉的下標範圍,並且知道這一範圍對應的數組元素是有序(升序)的,那麼我們可以通過雙指針對枚舉的過程進行優化。
用 pb 和 pc 分別表示指向 b 和 c 的指針,初始時,pb 指向位置 i+1,即左邊界;pc 指向位置 n-1,即右邊界。
在每一步枚舉的過程中,我們用 a+b+c 來更新答案,並且:
- 如果 a+b+c>target,那麼就將 pc 向左移動一個位置;
- 如果 a+b+c<target,那麼就將 pb 向右移動一個位置;
實際上,pb 和 pc 就表示了我們當前可以選擇的數的範圍,而每一次枚舉的過程中,我們嘗試邊界上的兩個元素,根據它們與 target 的值的關係,選擇「拋棄」左邊界的元素還是右邊界的元素,從而減少了枚舉的範圍。
小優化
本題也有一些可以減少運行時間(但不會減少時間複雜度)的小優化。當我們枚舉到恰好等於 target 的 a+b+c 時,可以直接返回 target 作爲答案,因爲不會有再比這個更接近的值了。
當我們枚舉 a, b, c 中任意元素並移動指針時,可以直接將其移動到下一個與這次枚舉到的不相同的元素,減少枚舉的次數。
Code
class Solution:
def threeSumClosest(self, nums: List[int], target: int) -> int:
nums.sort()
length, best = len(nums), 10 ** 7
def update(cur):
"""根據差值的絕對值更新答案"""
nonlocal best
if abs(cur - target) < abs(best - target):
best = cur
# 枚舉a
for i in range(length):
# 移動到下一個與這次枚舉到的不相同的元素
if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
continue
# 雙指針枚舉b和c
j, k = i + 1, length - 1
while j < k:
s = nums[i] + nums[j] + nums[k]
if s == target:
return target
update(s)
if s > target:
# 如果和大於 target,移動 c 對應的指針
k0 = k - 1
while j < k0 and nums[k0] == nums[k]:
k0 -= 1
k = k0
else:
# 如果和小於 target,移動 b 對應的指針
j0 = j + 1
while k > j0 and nums[j0] == nums[j]:
j0 += 1
j = j0
return best
複雜度分析
時間複雜度:O(N2),其中 N 是數組 nums 的長度。我們首先需要 O(NlogN) 的時間對數組進行排序,隨後在枚舉的過程中,使用一重循環 O(N) 枚舉 a,雙指針 O(N) 枚舉 b 和 c,故一共是 O(N2)。
空間複雜度:O(logN)。排序需要使用 O(logN) 的空間。然而我們修改了輸入的數組 nums,在實際情況下不一定允許,因此也可以看成使用了一個額外的數組存儲了 nums 的副本並進行排序,此時空間複雜度爲 O(N)。