LeetCode - #16 最接近的三个数字之和
前言
我们社区陆续会将顾毅(Netflix 增长黑客,《iOS 面试之道》作者,ACE 职业健身教练。微博:@故胤道长[1])的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。
LeetCode 算法到目前我们已经更新了 15 期,我们会保持更新时间和进度(周一、周三、周五早上 9:00 发布),每期的内容不多,我们希望大家可以在上班路上阅读,长久积累会有很大提升。
不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海,Swift社区 伴你前行。如果大家有建议和意见欢迎在文末留言,我们会尽力满足大家的需求。
难度水平:中等
1. 描述
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。
2. 示例
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
约束条件:
3 <= nums.length <= 1000
-1000 <= nums[i] <= 1000
-10^4 <= target <= 10^4
3. 答案
class ThreeSum {
func threeSum(_ nums: [Int]) -> [[Int]] {
var res = [[Int]]()
guard nums.count >= 3 else {
return res
}
let nums = nums.sorted()
for i in 0..<nums.count - 2 {
if i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] {
continue
}
let firstNum = nums[i], remainingSum = -firstNum
var m = i + 1, n = nums.count - 1
while m < n {
if nums[m] + nums[n] == remainingSum {
res.append([firstNum, nums[m], nums[n]])
repeat {
m += 1
} while nums[m] == nums[m - 1] && m < n
repeat {
n -= 1
} while nums[n] == nums[n + 1] && m < n
} else if nums[m] + nums[n] < remainingSum {
m += 1
} else {
n -= 1
}
}
}
return res
}
}
- 主要思想:对数组进行排序并遍历,根据它们的和大于或不大于目标,向左递增或向右递减
- 时间复杂度:O(n^2)
- 空间复杂度:O(nC3)
该算法题解的仓库:LeetCode-Swift[2]
点击前往 LeetCode[3] 练习
关于我们
Swift社区是由 Swift 爱好者共同维护的公益组织,我们在国内以微信公众号的运营为主,我们会分享以 Swift实战、SwiftUl、Swift基础为核心的技术内容,也整理收集优秀的学习资料。
特别感谢 Swift社区 编辑部的每一位编辑,感谢大家的辛苦付出,为 Swift社区 提供优质内容,为 Swift 语言的发展贡献自己的力量,排名不分先后:张安宇@微软[4]、戴铭@快手[5]、展菲@ESP[6]、倪瑶@Trip.com[7]、杜鑫瑶@新浪[8]、韦弦@Gwell[9]、张浩@讯飞[10]、张星宇@ByteDance[11]、郭英东@便利蜂[12]
参考资料
[1]@故胤道长: https://m.weibo.cn/u/1827884772
[2]LeetCode-Swift: https://github.com/soapyigu/LeetCode-Swift
[3]LeetCode: https://leetcode.com/problems/3sum-closest
[4]张安宇: https://blog.****.net/mobanchengshuang
[5]戴铭: https://ming1016.github.io
[6]展菲: https://github.com/fanbaoying
[7]倪瑶: https://github.com/niyaoyao
[8]杜鑫瑶: https://weibo.com/u/3878455011
[9]韦弦: https://www.jianshu.com/u/855d6ea2b3d1
[10]张浩: https://github.com/zhanghao19920218
[11]张星宇: https://github.com/bestswifter
[12]郭英东: https://github.com/EmingK
上一篇: 用 Swift 构建 HTTP 代理
下一篇: LeetCode - #73 矩阵归零
推荐阅读
-
正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束(柔性目标约束有偏差) 在多目标规划中,>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时,需要将 >=/<= 更改为 =(因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差),并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+!之所以是 +di,-di+,是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是,这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子: 题目中说设备 B 既要求充分利用,又要求尽可能不加班,那么列出的时间计量表达式即为:min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是:正负偏差不可能同时存在,必须有 di+di=0 (因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值),而前面是 min,所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此,得出以下规则: 最后,给出示例和相应的解法: 问题:某企业生产 A 和 B 两种产品,需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标? (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元; (2) 考虑到市场需求,A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1:2; (3)设备 A 是贵重设备,严禁超时使用; (4)设备 C 可以适当加班,但要控制;设备 B 要求充分利用,但尽量不加班。 从重要性来看,设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解:设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2,并建立相应的目标计划模型: 以下为顺序求解法,利用 LINGO 求解: 1 级目标: 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!所需软约束数量(g=dplus=dminus 数量)及相关参数; s_con(s_con_num);! s_con(s_con_num,variable):c;!软约束系数; 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);!第一个目标函数;!对应于 min=z 的第一小部分;! 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); !使用设置完成的数据构建软约束表达式; ! !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); !将变量约束为整数; ! 结束 此时,第一级目标的最优值为 0,第一级偏差为 0: 第二级目标: !求 dminus(1)=0,然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);!第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ! 结束 此时,第二个目标的最优值为 0,偏差为 0: 第三目标 !求 dminus(2)=0,然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);!第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标约束条件; ! dminus(2)+dplus(2)=0; !第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));! 结束 最终结果为 x1=2,x2=4,dplus(1)=100,最优利润为
-
LeetCode - #16 最接近的三个数字之和
-
[LeetCode 刷题记录] 15.三个数字之和