15. 3Sum --- Medium
16. 3Sum Closest --- Medium
560. Subarray Sum Equals K --- Medium
189. Rotate Array --- Medium
1. 三数之和等于0 (Leetcode 15)
Leetcode 15思路:
暴力解法 - for循环3轮,找到结果集,去重。但这效率太低,需要更高效的方法。
很容易想到先排序,再处理。快排,o(n * log n)时间复杂度。
接下来遍历该数组,对于其中的每一个元素nums[i],找到另外两个元素nums[j] + nums[k] == nums[i].
其中对于每一个元素nums[i], j 初始化为 i+1, k 初始化为 length -1.
根据nums[j] + nums[k] 与 nums[i] 的大小比较,决定 j 往后移动,或者 k 往前移动,找满足条件的结果。
另外,需要注意,结果的list是不能包含重复组合的。
那么在遍历过程中,有两个地方需要处理好,才能把重复组合去掉:第 1 点是,遍历nums,移到 i,如果nums[i] == nums[i - 1],那么当前的 i 是不需要被处理的,直接continue就好;第 2 点是,对于每一个nums[i],在移动 相应的 j,k指针时,每当找到一个结果,需要判断 j 后面的元素,以及 k 前面的元素,是不是与当前 j,k指向的元素相等,如果相等,直接将 j 往后移动,将 k 往前移动。
2. 最接近指定值的三数之和 (Leetcode 16)
Leetcode 16思路:
与上一道3Sum比较类似。先排序。
for循环遍历nums,对于每一个nums[i], 用两个指针 j, k 遍历后面的元素,初始化 j = i +1, k = length - 1. 定义一个变量 closest 存放最终结果,初始化为 nums[0] + nums[1] + nums[2].
对于每一轮循环:
比较 mums[i] + nums[j] + noms[k] - target 的绝对值,与 closest - target 的绝对值,两者的大小。如果前者小,更新closest的值为前者的值。
比较 nums[j] + nums[k] 与 target - nums[i] 的大小,如果前者大,则将 指针 k 往前移,如果前者小,则将指针 j 往后移,若两者相等,则直接return target作为最终结果。
循环结束,closest的值即为最终结果。
3. 连续子数组的和为指定值K,求这样的子数组的个数 (Leetcode 560)
Leetcode 560思路:
对于求连续子数组的和,想到可以先计算出数组data[i],data[i] 存放的是从第 0 到第 i 个元素的和。
有了data[]数组之后,那么找和为 K 的连续子数组,等同于找data[i] 和 data[j] 的差值为 K 的情况,就可以。但是,这样时间效率很低,需要N方的时间复杂度。有没有更好的方法呢?有,不过比较巧妙。
对于data[i], 如果 i 之前,有某个(或者某几个)data元素的值为 data[i] - k,那么,data[i] 减去这样的元素的值,结果为K,那么这样的子数组,就是要找的子数组。这样的元素的个数,就是以nums[i]结尾,和为K的子数组,的个数。
那么,可以遍历data[]数组,同时用一个HashMap<Integer, Integer>存放data[i]出现的次数,key为data[i],value为data[i]出现的次数。
对于data[i],先去hashmap里找key为 data[i] - k 相应的value,如果有,那么value就是以nums[i]结尾,符合条件子数组的个数。如果没有,那就没有呗。
再将data[i] 作为key,加入hashmap,值设置为1,或者增加1.
遍历时,注意有种特殊情况,data[i] - k == 0, 也就是data[i] 本身就等于k,这时,结果直接加1,同时再去hashmap里找data[i]作为key相应的value,最后也要将data[i]作为key,再放回hashmap.
整个过程处理好,是o(n)的时间复杂度。
4. 根据给定K,旋转数组(Leetcode 189)
Leetcode 189思路:
仔细看看Input和Output,有一个很巧妙的规律。
先将数组整个反转。接着将前k个反转,后面length - k个再反转。就得到Output。
要注意 k 可能大于数组长度,所以要先对k取模。
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