从找零钱问题到三数之和：一道经典面试算法题的全面剖析｜LeetCode 15 三数之和

LeetCode 15 三数之和

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生活中的算法

想象你是一个收银员，顾客给了你一张100元钱，商品只要85元。你要从收银柜里找零15元，但是柜子里只有一堆1元、2元、5元、10元的零钱。你会怎么做？你可能会拿起一张5元，然后找另外两张，加起来正好等于15元。

这就是我们今天要讲的"三数之和"问题的现实版本。不过在算法题中，我们要找的不是指定的和，而是和为0的三个数。

问题描述

LeetCode第15题"三数之和"是这样描述的：给你一个整数数组nums，请你找出所有和为0且不重复的三元组。

例如，给定数组 nums = [-1,0,1,2,-1,-4]，满足要求的三元组是：[[-1,-1,2], [-1,0,1]]

这个问题看似简单，但要处理好"不重复"这个要求，还真需要一些巧妙的思路。

最直观的解法：三重循环法

最容易想到的方法就是：用三重循环遍历所有可能的三元组组合。就像收银员可能会一张一张地尝试所有零钱的组合。

具体步骤是这样的：

1. 用三层循环遍历所有可能的三元组
2. 检查每个三元组的和是否为0
3. 如果找到了和为0的三元组，还要检查是否重复

让我们用一个小例子来模拟这个过程：

nums = [-1,0,1]
尝试所有组合：
(-1,0,1): -1 + 0 + 1 = 0 ✓
(-1,1,0): -1 + 1 + 0 = 0 （重复）
(0,-1,1): 0 + -1 + 1 = 0 （重复）
...
最终结果：[[-1,0,1]]

这种思路可以用Java代码这样实现：

public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
    Set<List<Integer>> result = new HashSet<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
            for (int k = j + 1; k < nums.length; k++) {
                if (nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0) {
                    // 对三个数排序，以避免重复
                    List<Integer> triplet = Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[k]);
                    Collections.sort(triplet);
                    result.add(triplet);
                }
            }
        }
    }
    return new ArrayList<>(result);
}

优化解法：排序+双指针法

仔细想想，我们其实可以把问题转化为：固定一个数，然后在剩下的数中找两个数，使它们的和等于第一个数的相反数。这就变成了我们熟悉的"两数之和"问题！

关键是要先对数组排序，这样就可以：

1. 方便地跳过重复的数字
2. 使用双指针高效地寻找两个数

排序+双指针法的原理

1. 先将数组排序
2. 固定第一个数nums[i]，目标变成找两个数之和等于-nums[i]
3. 使用左右指针在nums[i]后面的区域寻找这两个数
4. 根据三数之和与0的比较，移动左右指针
5. 注意跳过重复的数字以避免重复的三元组

算法步骤（伪代码）

1. 对数组排序
2. 遍历数组，固定第一个数nums[i]：
   • 如果nums[i]大于0，后面不可能有解，直接结束
   • 如果nums[i]和前一个数相同，跳过以避免重复
   • 使用左右指针在[i+1, end]区间寻找两数之和等于-nums[i]的组合
3. 记录所有找到的三元组

示例运行

让我们用例子[-1,0,1,2,-1,-4]模拟这个过程：

排序后：[-4,-1,-1,0,1,2]
固定-4：
目标找和为4的两个数
left=1,right=5: -1+2=1<4，left++
left=2,right=5: -1+2=1<4，left++
left=3,right=5: 0+2=2<4，left++
left=4,right=5: 1+2=3<4，结束
固定第一个-1：
目标找和为1的两个数
left=2,right=5: -1+2=1，找到[-1,-1,2]！
right--继续找...
固定第二个-1：（跳过，避免重复）
固定0：
目标找和为0的两个数
left=4,right=5: 1+2=3>0，right--
left=4,right=4：指针相遇，结束

Java代码实现

public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
    List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
    // 先排序，这对去重和使用双指针非常关键
    Arrays.sort(nums);
    for (int i = 0; i < nums.length - 2; i++) {
        // 如果第一个数就大于0，后面肯定没有解
        if (nums[i] > 0) break;
        // 跳过重复的第一个数
        if (i > 0 && nums[i] == nums[i-1]) continue;
        // 使用双指针寻找另外两个数
        int left = i + 1;
        int right = nums.length - 1;
        while (left < right) {
            int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
            if (sum == 0) {
                result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
                // 跳过重复的数
                while (left < right && nums[left] == nums[left+1]) left++;
                while (left < right && nums[right] == nums[right-1]) right--;
                // 继续寻找其他解
                left++;
                right--;
            } else if (sum < 0) {
                left++;
            } else {
                right--;
            }
        }
    }
    return result;
}

三重循环vs排序+双指针

让我们比较这两种解法：

三重循环法的时间复杂度是O(n³)，空间复杂度是O(1)（不考虑存储结果的空间）。它的优点是直观易懂，缺点是效率太低。

排序+双指针法的时间复杂度是O(n²)，其中排序占用O(nlogn)。空间复杂度是O(logn)到O(n)，取决于排序算法的实现。它通过巧妙地利用排序数组的特性，将时间复杂度降低了一个维度。

题目模式总结

这道题体现了几个重要的算法思想：

1. 问题转换：将三数之和转换为一个数加两数之和
2. 排序预处理：通过排序简化后续的处理
3. 双指针技巧：在排序数组中高效查找
4. 去重处理：利用排序后的性质跳过重复元素

这种模式可以扩展到解决其他类似问题：

• 四数之和
• K数之和
• 最接近的三数之和

解决这类问题的通用思路是：

1. 考虑是否可以通过排序获得额外的性质
2. 能否将K数之和转换为K-1数之和
3. 如何高效地避免重复解

小结

通过这道题，我们不仅学会了如何高效地找出三数之和为0的组合，更重要的是理解了如何将一个复杂问题分解成更容易解决的子问题。这种思维方式在算法设计中非常重要。

记住，遇到复杂问题时，不要急于求解，先思考能否通过预处理（如排序）或问题转换来简化问题。有时候，看似复杂的问题，换个角度就豁然开朗！

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作者：忍者算法
公众号：忍者算法