如何快速判斷數(shù)組中是否存在和為指定值的三個(gè)數(shù)
在面試中，經(jīng)常會(huì)遇到需要判斷數(shù)組中是否存在和為指定值的三個(gè)數(shù)的問(wèn)題。這是一道比較典型的算法題，下面將詳細(xì)介紹兩種解決方案和相應(yīng)的復(fù)雜度分析?；谌匮h(huán)的普通算法最樸素的方法，便是使用三重循環(huán)從數(shù)組中
在面試中，經(jīng)常會(huì)遇到需要判斷數(shù)組中是否存在和為指定值的三個(gè)數(shù)的問(wèn)題。這是一道比較典型的算法題，下面將詳細(xì)介紹兩種解決方案和相應(yīng)的復(fù)雜度分析。
基于三重循環(huán)的普通算法
最樸素的方法，便是使用三重循環(huán)從數(shù)組中枚舉每一個(gè)三元組，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^3)，空間復(fù)雜度為O(1)。具體實(shí)現(xiàn)如下：
```java
public static boolean threeSum(int[] nums, int n) {
for(int i 0; i < nums.length - 2; i ) {
for(int j i 1; j < nums.length - 1; j ) {
for(int k j 1; k < nums.length; k ) {
if(nums[i] nums[j] nums[k] n) {
return true;
}
}
}
}
return false;
}
```
由于該算法的時(shí)間復(fù)雜度過(guò)高，不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。因此，我們需要尋找更為高效的算法。
基于排序和雙指針的改進(jìn)算法
對(duì)于該問(wèn)題，可以采用排序和雙指針的改進(jìn)算法。先對(duì)數(shù)組進(jìn)行排序，然后固定第一個(gè)數(shù)，移動(dòng)雙指針來(lái)查找剩余的兩個(gè)數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)，空間復(fù)雜度為O(1)。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：
```java
public static boolean threeSum2(int[] nums, int n) {
(nums);
for(int i 0; i < nums.length - 2; i ) {
int left i 1, right nums.length - 1;
while(left < right) {
int sum nums[i] nums[left] nums[right];
if(sum n) {
return true;
} else if(sum < n) {
left ;
} else {
right--;
}
}
}
return false;
}
```
本地測(cè)試
接下來(lái)，我們可以編寫本地測(cè)試主方法測(cè)試上述兩個(gè)算法。代碼如下：
```java
public static void main(String[] args) {
int[] nums {1, 4, 2, 7, 8, 9};
int n 9;
(threeSum(nums, n));
(threeSum2(nums, n));
}
```
運(yùn)行結(jié)果表明，兩個(gè)算法都能正確判斷數(shù)組中是否存在和為指定值的三個(gè)數(shù)。
算法復(fù)雜度分析
針對(duì)上述兩種算法，我們可以進(jìn)行如下的復(fù)雜度分析：
算法一：該算法采用了三重循環(huán)的方式，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^3)，空間復(fù)雜度為O(1)。
算法二：該算法先對(duì)數(shù)組進(jìn)行排序，時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，然后使用雙指針的方式在數(shù)組中查找符合要求的三個(gè)數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)，總體時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)，空間復(fù)雜度為O(1)。但是需要注意的是，該算法會(huì)對(duì)原始數(shù)組進(jìn)行排序，從而更改了參數(shù)數(shù)據(jù)，在某些場(chǎng)景下可能會(huì)被限制操作。