0016-最接近的三数之和

Raphael Liu Lv10

给你一个长度为 n 的整数数组 nums _ _ 和 一个目标值 target。请你从 nums __ 中选出三个整数,使它们的和与
target 最接近。

返回这三个数的和。

假定每组输入只存在恰好一个解。

示例 1:

**输入:** nums = [-1,2,1,-4], target = 1
**输出:** 2
**解释:** 与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。

示例 2:

**输入:** nums = [0,0,0], target = 1
**输出:** 0

提示:

  • 3 <= nums.length <= 1000
  • -1000 <= nums[i] <= 1000
  • -104 <= target <= 104

前言

本题与 15. 三数之和 非常类似,可以使用「双指针」的方法来解决。但基于题解的独立性,这里还是会从零开始讲解。

方法一:排序 + 双指针

思路与算法

题目要求找到与目标值 $\textit{target}$ 最接近的三元组,这里的「最接近」即为差值的绝对值最小。我们可以考虑直接使用三重循环枚举三元组,找出与目标值最接近的作为答案,时间复杂度为 $O(N^3)$。然而本题的 $N$ 最大为 $1000$,会超出时间限制。

那么如何进行优化呢?我们首先考虑枚举第一个元素 $a$,对于剩下的两个元素 $b$ 和 $c$,我们希望它们的和最接近 $\textit{target} - a$。对于 $b$ 和 $c$,如果它们在原数组中枚举的范围(既包括下标的范围,也包括元素值的范围)没有任何规律可言,那么我们还是只能使用两重循环来枚举所有的可能情况。因此,我们可以考虑对整个数组进行升序排序,这样一来:

  • 假设数组的长度为 $n$,我们先枚举 $a$,它在数组中的位置为 $i$;

  • 为了防止重复枚举,我们在位置 $[i+1, n)$ 的范围内枚举 $b$ 和 $c$。

当我们知道了 $b$ 和 $c$ 可以枚举的下标范围,并且知道这一范围对应的数组元素是有序(升序)的,那么我们是否可以对枚举的过程进行优化呢?

答案是可以的。借助双指针,我们就可以对枚举的过程进行优化。我们用 $p_b$ 和 $p_c$ 分别表示指向 $b$ 和 $c$ 的指针,初始时,$p_b$ 指向位置 $i+1$,即左边界;$p_c$ 指向位置 $n-1$,即右边界。在每一步枚举的过程中,我们用 $a+b+c$ 来更新答案,并且:

  • 如果 $a+b+c \geq \textit{target}$,那么就将 $p_c$ 向左移动一个位置;

  • 如果 $a+b+c < \textit{target}$,那么就将 $p_b$ 向右移动一个位置。

这是为什么呢?我们对 $a+b+c \geq \textit{target}$ 的情况进行一个详细的分析:

如果 $a+b+c \geq \textit{target}$,并且我们知道 $p_b$ 到 $p_c$ 这个范围内的所有数是按照升序排序的,那么如果 $p_c$ 不变而 $p_b$ 向右移动,那么 $a+b+c$ 的值就会不断地增加,显然就不会成为最接近 $\textit{target}$ 的值了。因此,我们可以知道在固定了 $p_c$ 的情况下,此时的 $p_b$ 就可以得到一个最接近 $\textit{target}$ 的值,那么我们以后就不用再考虑 $p_c$ 了,就可以将 $p_c$ 向左移动一个位置。

同样地,在 $a+b+c < \textit{target}$ 时:

如果 $a+b+c < \textit{target}$,并且我们知道 $p_b$ 到 $p_c$ 这个范围内的所有数是按照升序排序的,那么如果 $p_b$ 不变而 $p_c$ 向左移动,那么 $a+b+c$ 的值就会不断地减小,显然就不会成为最接近 $\textit{target}$ 的值了。因此,我们可以知道在固定了 $p_b$ 的情况下,此时的 $p_c$ 就可以得到一个最接近 $\textit{target}$ 的值,那么我们以后就不用再考虑 $p_b$ 了,就可以将 $p_b$ 向右移动一个位置。

实际上,$p_b$ 和 $p_c$ 就表示了我们当前可以选择的数的范围,而每一次枚举的过程中,我们尝试边界上的两个元素,根据它们与 $\textit{target}$ 的值的关系,选择「抛弃」左边界的元素还是右边界的元素,从而减少了枚举的范围。这种思路与 11. 盛最多水的容器 中的双指针解法也是类似的。

小优化

本题也有一些可以减少运行时间(但不会减少时间复杂度)的小优化。当我们枚举到恰好等于 $\textit{target}$ 的 $a+b+c$ 时,可以直接返回 $\textit{target}$ 作为答案,因为不会有再比这个更接近的值了。

另一个优化与 15. 三数之和的官方题解 中提到的类似。当我们枚举 $a, b, c$ 中任意元素并移动指针时,可以直接将其移动到下一个与这次枚举到的不相同的元素,减少枚举的次数。

[sol1-C++]
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class Solution {
public:
int threeSumClosest(vector<int>& nums, int target) {
sort(nums.begin(), nums.end());
int n = nums.size();
int best = 1e7;

// 根据差值的绝对值来更新答案
auto update = [&](int cur) {
if (abs(cur - target) < abs(best - target)) {
best = cur;
}
};

// 枚举 a
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// 保证和上一次枚举的元素不相等
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
// 使用双指针枚举 b 和 c
int j = i + 1, k = n - 1;
while (j < k) {
int sum = nums[i] + nums[j] + nums[k];
// 如果和为 target 直接返回答案
if (sum == target) {
return target;
}
update(sum);
if (sum > target) {
// 如果和大于 target,移动 c 对应的指针
int k0 = k - 1;
// 移动到下一个不相等的元素
while (j < k0 && nums[k0] == nums[k]) {
--k0;
}
k = k0;
} else {
// 如果和小于 target,移动 b 对应的指针
int j0 = j + 1;
// 移动到下一个不相等的元素
while (j0 < k && nums[j0] == nums[j]) {
++j0;
}
j = j0;
}
}
}
return best;
}
};
[sol1-Java]
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class Solution {
public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {
Arrays.sort(nums);
int n = nums.length;
int best = 10000000;

// 枚举 a
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// 保证和上一次枚举的元素不相等
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
// 使用双指针枚举 b 和 c
int j = i + 1, k = n - 1;
while (j < k) {
int sum = nums[i] + nums[j] + nums[k];
// 如果和为 target 直接返回答案
if (sum == target) {
return target;
}
// 根据差值的绝对值来更新答案
if (Math.abs(sum - target) < Math.abs(best - target)) {
best = sum;
}
if (sum > target) {
// 如果和大于 target,移动 c 对应的指针
int k0 = k - 1;
// 移动到下一个不相等的元素
while (j < k0 && nums[k0] == nums[k]) {
--k0;
}
k = k0;
} else {
// 如果和小于 target,移动 b 对应的指针
int j0 = j + 1;
// 移动到下一个不相等的元素
while (j0 < k && nums[j0] == nums[j]) {
++j0;
}
j = j0;
}
}
}
return best;
}
}
[sol1-Python3]
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class Solution:
def threeSumClosest(self, nums: List[int], target: int) -> int:
nums.sort()
n = len(nums)
best = 10**7

# 根据差值的绝对值来更新答案
def update(cur):
nonlocal best
if abs(cur - target) < abs(best - target):
best = cur

# 枚举 a
for i in range(n):
# 保证和上一次枚举的元素不相等
if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
continue
# 使用双指针枚举 b 和 c
j, k = i + 1, n - 1
while j < k:
s = nums[i] + nums[j] + nums[k]
# 如果和为 target 直接返回答案
if s == target:
return target
update(s)
if s > target:
# 如果和大于 target,移动 c 对应的指针
k0 = k - 1
# 移动到下一个不相等的元素
while j < k0 and nums[k0] == nums[k]:
k0 -= 1
k = k0
else:
# 如果和小于 target,移动 b 对应的指针
j0 = j + 1
# 移动到下一个不相等的元素
while j0 < k and nums[j0] == nums[j]:
j0 += 1
j = j0

return best
[sol1-Golang]
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func threeSumClosest(nums []int, target int) int {
sort.Ints(nums)
var (
n = len(nums)
best = math.MaxInt32
)

// 根据差值的绝对值来更新答案
update := func(cur int) {
if abs(cur - target) < abs(best - target) {
best = cur
}
}

// 枚举 a
for i := 0; i < n; i++ {
// 保证和上一次枚举的元素不相等
if i > 0 && nums[i] == nums[i-1] {
continue
}
// 使用双指针枚举 b 和 c
j, k := i + 1, n - 1
for j < k {
sum := nums[i] + nums[j] + nums[k]
// 如果和为 target 直接返回答案
if sum == target {
return target
}
update(sum)
if sum > target {
// 如果和大于 target,移动 c 对应的指针
k0 := k - 1
// 移动到下一个不相等的元素
for j < k0 && nums[k0] == nums[k] {
k0--
}
k = k0
} else {
// 如果和小于 target,移动 b 对应的指针
j0 := j + 1
// 移动到下一个不相等的元素
for j0 < k && nums[j0] == nums[j] {
j0++
}
j = j0
}
}
}
return best
}

func abs(x int) int {
if x < 0 {
return -1 * x
}
return x
}
[sol1-C]
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int comp(const void *a, const void *b) { return *(int *)a - *(int *)b; }
int threeSumClosest(int *nums, int numsSize, int target) {
int n = numsSize;
qsort(nums, n, sizeof(int), comp);
int best = 1e7;

// 根据差值的绝对值来更新答案

// 枚举 a
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// 保证和上一次枚举的元素不相等
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
// 使用双指针枚举 b 和 c
int j = i + 1, k = n - 1;
while (j < k) {
int sum = nums[i] + nums[j] + nums[k];
// 如果和为 target 直接返回答案
if (sum == target) {
return target;
}
if (abs(sum - target) < abs(best - target)) {
best = sum;
}
if (sum > target) {
// 如果和大于 target,移动 c 对应的指针
int k0 = k - 1;
// 移动到下一个不相等的元素
while (j < k0 && nums[k0] == nums[k]) {
--k0;
}
k = k0;
} else {
// 如果和小于 target,移动 b 对应的指针
int j0 = j + 1;
// 移动到下一个不相等的元素
while (j0 < k && nums[j0] == nums[j]) {
++j0;
}
j = j0;
}
}
}
return best;
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(N^2)$,其中 $N$ 是数组 $\textit{nums}$ 的长度。我们首先需要 $O(N \log N)$ 的时间对数组进行排序,随后在枚举的过程中,使用一重循环 $O(N)$ 枚举 $a$,双指针 $O(N)$ 枚举 $b$ 和 $c$,故一共是 $O(N^2)$。

  • 空间复杂度:$O(\log N)$。排序需要使用 $O(\log N)$ 的空间。然而我们修改了输入的数组 $\textit{nums}$,在实际情况下不一定允许,因此也可以看成使用了一个额外的数组存储了 $\textit{nums}$ 的副本并进行排序,此时空间复杂度为 $O(N)$。

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