本文围绕 LeetCode 259 题“较小的三数之和”,通过 Swift 给出两种解法,并结合双指针的优化思路,讲清楚这类“数组 + 条件组合”类题目常见的解决套路。同时附上可运行 Demo,帮助你快速上手并掌握三数问题的变种场景。
题目要求:
给定一个整数数组 nums
,以及一个目标值 target
,请你统计在所有不同的三元组 (i, j, k)
中,满足:
nums[i] + nums[j] + nums[k] < target 且 i < j < k
的组合总数,并返回这个值。
输入: nums = [-2, 0, 1, 3], target = 2
输出: 2
解释: 满足的组合有 (-2, 0, 1) 和 (-2, 0, 3)
输入: nums = [], target = 0
输出: 0
输入: nums = [0], target = 0
输出: 0
这道题其实是“三数和”的一个变种,只不过目标变成了 < target
,不再是 == 0
。最直观的解法是暴力三重循环,但效率感人,时间复杂度是 O(n³)。这里我们采用排序 + 双指针的思路,降低时间复杂度。
func threeSumSmaller(_ nums: [Int], _ target: Int) -> Int {
let sorted = nums.sorted()
var count = 0
for i in 0..<sorted.count - 2 {
var left = i + 1
var right = sorted.count - 1
while left < right {
let sum = sorted[i] + sorted[left] + sorted[right]
if sum < target {
// 所有 [left, right) 的组合都满足条件
count += right - left
left += 1
} else {
right -= 1
}
}
}
return count
}
print(threeSumSmaller([-2, 0, 1, 3], 2)) // 输出:2
print(threeSumSmaller([], 0)) // 输出:0
print(threeSumSmaller([0], 0)) // 输出:0
print(threeSumSmaller([1, 2, 3, 4, 5], 9)) // 输出:4
解释:
[1,2,3,4,5]
,满足三数和 < 9
的组合有:
共 4 个。
整体时间复杂度:O(n²),比暴力三重循环好很多。
空间复杂度:O(1)(不考虑排序时的栈开销)
这题其实属于“三数问题”的系列题目,只不过目标条件从 == target
变成了 < target
。一旦习惯了排序 + 双指针的套路,这类题目处理起来就非常顺手了。
也建议大家尝试思考下另外两个方向:
>
怎么办?另外也可以思考怎么把这类题目封装成通用的“多数和小于目标”的函数,能提升在面试中的发挥空间。