LeetCodeOJ刷题之15-16【3Sum（三数和问题）】
本文为两个题：【三数和（3Sum）】与【最近三数和（3Sum Closest）】问题
第一部分分析3Sum问题，第二部分分析3Sum Closest问题，由于两个问题的思路很像，所以这里放到一起分析。
其中3Sum问题好像还是计算机科学领域暂未解决的问题之一，当然，还没找到更好的解决方案。
1. 3Sum
Given an array S of n integers, are there elements a, b, c in S such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero.
Note:
Elements in a triplet (a,b,c) must be in non-descending order. (ie, a ≤ b ≤ c)
The solution set must not contain duplicate triplets.
For example, given array S = {-1 0 1 2 -1 -4},
A solution set is:
(-1, 0, 1)
(-1, -1, 2)说的意思很简单，就是：给出一个整型数组，从里面找三个数 a ,b ,c 并且使 a+b+c=0 。找出所有符合条件的三元组解集。并且解集中不能出现重复的解。
Solutions
-
- 首先是对数组进行升序排序，然后逐个选择一个整型，并从剩下的数组元素中选出两个数字，使这三个数字的和为0。
- 选剩下的两个数字时，第二个数字从第一个数字的下一个数字开始，这是因为，第一个数字及其之前的数字都已进行过查找操作！如果有解，则一定已经找到过了。所以第二个数字从第一个数字的下一个数字开始向后选取；第三个数字从最后一个数字开始向前选取，因为数组已排序，则只要存在，必定能够找到。
按这种思想的代码如下：
class Solution { public: vector<vector<int> > threeSum(vector<int> &num) { vector<vector<int> > res; if(num.size()<3) return res;//参数检验 sort(num.begin(),num.end()); //先排序 int beg , end , sum; vector<int> tmp(3,0); for(int i = 0;i<num.size()-2;++i){ // 去除重复数字的再次查找，避免结果集合中出现重复解 if(num[i]>0)break; if((i>0) && num[i]==num[i-1]) continue; beg = i + 1; end = num.size()-1; while(beg < end){ sum=num[beg] + num[end] + num[i]; if( sum< 0) ++beg; else if(sum > 0) --end; else{ tmp[0] = num[i]; tmp[1] = num[beg]; tmp[2] = num[end]; res.push_back(tmp); // 同样是去除重复数字的再次查找，避免结果集合中出现重复解 while(beg<end && num[beg]==tmp[1]) ++beg; while(beg<end && num[end]==tmp[2]) --end; if(beg>=end) break; } } } return res; } };- 测试集进行测试后（博客园这里图片好像加载不出来~~）：
https://github.com/bbxytl/LeetCodesOJ/blob/master/Algorithms/15%203Sum/images/pic1.png 在维基百科里有关于3Sum的说明，同时我又去查找了一下StackOverflow，发现目前只有这种复杂度为 $O(N^2)$ 的解决方案，还没有更好的解决方法~~~，也可能是我没有找到。维基百科里说的算法思想便是上面的方法，并给出了伪代码：
sort(S); for i=0 to n-3 do a = S[i]; start = i+1; end = n-1; while (start < end) do b = S[start]; c = S[end]; if (a+b+c == 0) then output a, b, c; // Continue search for all triplet combinations summing to zero. start = start + 1 end = end - 1 else if (a+b+c > 0) then end = end - 1; else start = start + 1; end end end同时，根据维基百科上给出的未解决的计算机科学问题中的算法里有这个问题：可以在次二次时间内解决3SUM问题吗？
https://github.com/bbxytl/LeetCodesOJ/blob/master/Algorithms/15%203Sum/images/pic2.png - 首先是对数组进行升序排序，然后逐个选择一个整型，并从剩下的数组元素中选出两个数字，使这三个数字的和为0。
附录
2. 3Sum Closest
Given an array S of n integers, find three integers in S such that the sum is closest to a given number, target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly one solution.
For example, given array S = {-1 2 1 -4}, and target = 1.
The sum that is closest to the target is 2. (-1 + 2 + 1 = 2).说的意思很简单，就是：给出一个整型数组，从里面找三个数 a ,b ,c 并且使 a+b+c=0 。找出所有符合条件的三元组解集。并且解集中不能出现重复的解。
Solutions
-
- 这题的思想和求 [3Sum] 的思想是类似的，因此可以使用同思想来求解。
- 首先是对数组进行升序排序，然后逐个选择一个整型，并从剩下的数组元素中选出两个数字，求出这三个数字的和 sum。
- 选剩下的两个数字时，第二个数字从第一个数字的下一个数字开始，这是因为，第一个数字及其之前的数字都已进行过查找操作！如果有解，则一定已经找到过了。所以第二个数字从第一个数字的下一个数字开始向后选取；第三个数字从最后一个数字开始向前选取，因为数组已排序，则只要存在，必定能够找到。
- 比较sum和target的大小，如果相等，则说明三数和与target最近的距离是0，这种情况是极限情况，不可能还有比这更近的了，所以可直接返回此sum。
- 如果
sum != target则判断当前两数之间的距离dt=abs(sum-target)和目前已求得的最短距离dis哪个更小，如果dt<dis，则说明出现了一个更接近 target 的解。则记录下此解的和 res 。 - 循环结束后，res 里记录的便为最接近 target 的三数和。
按这种思想的代码如下：
class Solution { public: int threeSumClosest(vector<int> &num, int target) { int n=num.size(); if(n<3)return 0; sort(num.begin(),num.end()); int beg,end,sum=0; int dis=INT_MAX; int res; for(int i=0;i<n-2;++i){ beg=i+1; end=n-1; while(beg<end){ sum=num[i]+num[beg]+num[end]; if(sum==target)return sum; else if(sum<target) ++beg; else --end; int dt=(abs(sum-target)); if(dis>dt){ dis=dt; res=sum; } } } return res; } };测试集进行测试后：
https://github.com/bbxytl/LeetCodesOJ/blob/master/Algorithms/16%203Sum%20Closest/images/pic1.png
- 这题的思想和求 [3Sum] 的思想是类似的，因此可以使用同思想来求解。
-
- 在共享区里，我发现了这样一种解法：
- 我们刚才的思想是，先确定一个数字来定位，然后再遍历出剩下的两个数字。这里的思想正好是反过来的：先确定两个数字，再找剩下的一个。
- 先对数组进行排序，定位首尾两数。然后求出新的要找的目标数字
newTarget = target - (num[start]+num[end])，再使用二分查找查找剩下的那个数字。使用的二分查找返回的数字是找到的比较符合条件的数组中数字的下标。 - 二分查找方法的时间复杂度是 $O(logN)$
- 根据查出的数字，求三数和 curSum ，比较其与最终要求的target的距离是否小于之间的最小距离 mindiff ，如果小于，则说明找到一个更小的解，给最小距离 mindiff 重新赋值。然后继续下一轮查找。
- 由以上分析可知，此算法的时间复杂度是 $O(NlogN)$ 。要优于方法1 的 $O(N^2)$ 。
下面是经我改进后的代码：
class Solution { // 二分查找 int findTarget(vector<int> &num, int start, int end, int target) { if (start==end) return start; if (end-start==1) return abs(num[end]-target) > abs(num[start]-target) ? start : end; int mid = (start+end)/2; if (num[mid]==target) return mid; else if(num[mid]>target) return findTarget(num, start, mid, target); else return findTarget(num, mid, end, target); } public: int threeSumClosest(vector<int> &num, int target) { int res=0; if(num.size()<=3){ for(auto v : num) res+=v; return res; } sort(num.begin(), num.end()); int start = 0; int end = int(num.size()-1); int mindiff = INT_MAX; while (start<end-1) { int newTarget = target - (num[start] + num[end]); int p = findTarget(num, start+1, end-1, newTarget); int curSum = num[start] + num[end] + num[p]; if (curSum == target) { return target; }else if(curSum > target) end--; else start++; mindiff = abs(mindiff)>abs(target-curSum) ? target-curSum : mindiff; } res=target-mindiff; return res; } };测试集进行测试后：
https://github.com/bbxytl/LeetCodesOJ/blob/master/Algorithms/16%203Sum%20Closest/images/pic2.png
- 在共享区里，我发现了这样一种解法：
