3Suma
Guía detallada e implementación de Python para el problema '3Sum'.
1. aprender
El problema de la 'Suma 3' es un desafío clave en la sección de Dos Consejos.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico de 3Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el enunciado del problema de 3Sum.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Dada una matriz de enteros nums, devuelve todos los tripletes [nums[i], nums[j], nums[k]] tales que i != j, i != k, j != k y nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0.
Observe que el conjunto de soluciones no debe contener tripletes duplicados.
Escribe una función threeSum(nums: List[int]) -> List[List[int]].
- •3 <= len(nums) <= 3000
- •-10^5 <= nums[i] <= 10^5
Ejemplos
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
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
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 resCódigo de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
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
Se aplican las propiedades del problema estándar de dos punteros.
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