3Summe
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das „3Sum“-Problem.
1. Lernen
Das „3Sum“-Problem ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt „Zwei Zeiger“.
Diese Implementierung konzentriert sich auf einfache Logik in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikflusses für 3Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für 3Sum sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Geben Sie bei einem gegebenen ganzzahligen Array nums alle Tripel [nums[i], nums[j], nums[k]] zurück, sodass i != j, i != k und j != k und nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0.
Beachten Sie, dass der Lösungssatz keine doppelten Tripel enthalten darf.
Schreiben Sie eine Funktion threeSum(nums: List[int]) -> List[List[int]].
- •3 <= len(nums) <= 3000
- •-10^5 <= nums[i] <= 10^5
Beispiele
nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]
[[-1, -1, 2], [-1, 0, 1]]
nums[0] + nums[1] + nums[2] = -1 + 0 + 1 = 0. nums[1] + nums[2] + nums[4] = 0 + 1 + (-1) = 0. nums[0] + nums[3] + nums[4] = -1 + 2 + (-1) = 0. The distinct triplets are [-1,-1,2] and [-1,0,1].
nums = [0, 1, 1]
[]
No triplet sums to 0.
nums = [0, 0, 0]
[[0, 0, 0]]
The only possible triplet sums to 0.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
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Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def three_sum_opt(nums):
res = []
nums.sort()
for i, a in enumerate(nums):
if i > 0 and a == nums[i - 1]:
continue
l, r = i + 1, len(nums) - 1
while l < r:
threeSum = a + nums[l] + nums[r]
if threeSum > 0:
r -= 1
elif threeSum < 0:
l += 1
else:
res.append([a, nums[l], nums[r]])
l += 1
while l < r and nums[l] == nums[l - 1]:
l += 1
return resBrute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def three_sum_brute(nums):
res = set()
nums.sort()
n = len(nums)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
for k in range(j + 1, n):
if nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0:
res.add((nums[i], nums[j], nums[k]))
return [list(t) for t in res]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Two Pointers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die standardmäßigen Zwei-Zeiger-Problemeigenschaften.
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