内容介绍
给你一个长度为
n的整数数组nums和 一个目标值target。请你从nums中选出三个整数，使它们的和与target最接近。返回这三个数的和。
假定每组输入只存在恰好一个解。
示例 1：
输入：nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出：2 解释：与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。示例 2：
输入：nums = [0,0,0], target = 1 输出：0提示：
3 <= nums.length <= 1000-1000 <= nums[i] <= 1000-104 <= target <= 104
完整代码
class Solution {public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {Arrays.sort(nums);int n = nums.length;int best = 10000000;for (int i = 0; i < n; ++i) {if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {continue;}int j = i + 1, k = n - 1;while (j < k) {int sum = nums[i] + nums[j] + nums[k];if (sum == target) {return target;}if (Math.abs(sum - target) < Math.abs(best - target)) {best = sum;}if (sum > target) {int k0 = k - 1;while (j < k0 && nums[k0] == nums[k]) {--k0;}k = k0;} else {int j0 = j + 1;while (j0 < k && nums[j0] == nums[j]) {++j0;}j = j0;}}}return best;}
}思路详解
首先搭建一个框架
-
排序：首先对数组进行排序，这样可以方便地使用双指针方法来寻找合适的组合。
-
遍历：遍历数组，对于每个元素
nums[i]，使用双指针j和k在其右侧寻找另外两个数，使得这三个数的和最接近target。 -
双指针：在遍历过程中，
j指向i+1，k指向数组末尾。计算nums[i] + nums[j] + nums[k]的和，并根据和与target的关系来移动指针。 -
去重：为了避免重复的组合，需要跳过那些重复的元素。
-
更新答案：在每一步中，如果找到了一个和更接近
target的组合，就更新最佳答案best。
有了框架后我们继续一步一步解决完善代码。
1. 数组排序
Arrays.sort(nums);
首先，使用Arrays.sort方法对数组进行排序。排序是必要的，因为它使我们能够使用双指针技术来有效地找到最接近目标值的和。
2. 初始化变量
int n = nums.length;
int best = 10000000;
n存储数组的长度。best初始化为一个很大的数，用来在后续过程中记录最接近目标值的和。
3. 遍历数组
for (int i = 0; i < n; ++i) {
通过一个for循环遍历数组中的每个元素，每个元素都将作为可能的三元组中的一个元素。
4. 跳过重复元素
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {continue;
}
如果当前元素与前一个元素相同，则跳过当前循环。这是为了避免重复的三元组，因为我们已经考虑了相同的第一个元素的所有可能组合。
5. 初始化双指针
int j = i + 1, k = n - 1;
对于每个i，初始化两个指针j和k，分别指向i之后的元素和数组的最后一个元素。
6. 双指针搜索
while (j < k) {
在while循环中，使用双指针来寻找和最接近目标值的三个数的组合。
7. 计算当前组合的和
int sum = nums[i] + nums[j] + nums[k];
计算当前三个数的和。
8. 检查是否找到了目标值
if (sum == target) {return target;
}
如果当前组合的和正好等于目标值，直接返回这个和，因为它是最接近的。
9. 更新最接近的和
if (Math.abs(sum - target) < Math.abs(best - target)) {best = sum;
}
如果当前组合的和比之前记录的最接近和更接近目标值，则更新best。
10. 移动指针
if (sum > target) {int k0 = k - 1;while (j < k0 && nums[k0] == nums[k]) {--k0;}k = k0;
} else {int j0 = j + 1;while (j0 < k && nums[j0] == nums[j]) {++j0;}j = j0;
}
根据当前和与目标值的关系，移动指针j或k：
- 如果当前和大于目标值，则将
k向左移动以尝试找到一个更小的和。 - 如果当前和小于目标值，则将
j向右移动以尝试找到一个更大的和。 - 在移动指针时，跳过重复的元素以避免重复的三元组。
11. 返回结果
return best;
在遍历完所有可能的组合后，返回记录的最接近目标值的和。
知识点精炼
-
数组排序：
- 使用
Arrays.sort()方法对整数数组进行排序，为后续的双指针操作提供有序数组。
- 使用
-
遍历数组：
- 使用
for循环遍历数组元素，每个元素都作为可能的三元组中的第一个元素。
- 使用
-
去重：
- 通过条件判断
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1])跳过重复元素，避免生成重复的三元组。
- 通过条件判断
-
双指针技术：
- 在固定一个元素后，使用两个指针分别指向剩余元素的头和尾，通过比较和调整指针位置来寻找合适的组合。
-
求和与比较：
- 计算当前指针所指三个元素的和，并与目标值进行比较，以确定是否需要更新最接近的和。
-
绝对值比较：
- 使用
Math.abs()函数计算与目标值的差的绝对值，以比较不同和与目标值的接近程度。
- 使用
-
指针移动与去重：
- 根据当前和与目标值的关系移动指针，并跳过重复元素，确保每个可能的组合只被考虑一次。
-
边界条件处理：
- 当找到和等于目标值的组合时，立即返回目标值，因为这是最接近的情况。
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返回结果：
- 在遍历完所有可能的组合后，返回记录的最接近目标值的和。
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时间复杂度分析：
- 整体时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度，因为外层循环是O(n)，内层双指针操作是O(n)。
-
空间复杂度分析：
- 空间复杂度为O(log n)，主要由排序算法决定，因为双指针操作是原地进行的，没有使用额外的空间。
