69 三角形计数(Triangle Count)

本文探讨如何使用排序和双指针技巧优化解决LintCode题目382——三角形计数问题。通过先对数组排序,然后利用固定c元素,用两个指针法快速找出满足a+b>c的组合,降低了时间复杂度至O(n^2)。

1 题目

题目:三角形计数(Triangle Count)
描述:给定一个整数数组,在该数组中,寻找三个数,分别代表三角形三条边的长度,问,可以寻找到多少组这样的三个数来组成三角形?

lintcode题号——382,难度——medium

样例1:

输入: [3, 4, 6, 7]
输出: 3
解释:
可以组成的是 (3, 4, 6), 
           (3, 6, 7),
           (4, 6, 7)

样例2:

输入: [4, 4, 4, 4]
输出: 4
解释:任何三个数都可以构成三角形,所以答案为 C(3, 4) = 4

2 解决方案

2.1 思路

  首先三条边在满足a<=b<=c的前提下,只要满足a+b>c即可构成三角形,这样我们先对数组进行排序,使得按照位置取出来的三个数能够满足a<=b<=c,将c通过循环进行遍历固定,再在c位置之前的子数组中找到和的值大于c的两个数即可。

2.2 时间复杂度

  排序的时间复杂度O(n * log n),外层循环的时间复杂度为O(n),在子数组找两数和大于目标值的数的时间复杂度为O(n),总时间复杂度为O(n^2)。

2.3 空间复杂度

  空间复杂度为O(1)。

3 源码

细节:

### P2807 三角形计数的递推算法 C++ 实现及讲解 #### 背景介绍 P2807 是一个经典的组合数学问题,其核心在于通过递推的方式计算给定平面上若干点连线后形成的三角形数量。递推算法的关键是找到一种有效的状态转移方程来描述新增加的边如何影响现有的三角形数量。 --- #### 状态定义与递推关系 令 \( f(n) \) 表示当有 \( n \) 条边时所形成的三角形总数。我们可以通过观察发现,每当新增一条边时,这条边可能会与其他两条已有的边共同围成一个新的三角形。因此,递推关系可以写为: \[ f(n) = f(n-1) + g(n) \] 其中: - \( f(n-1) \): 已经存在的三角形数量; - \( g(n) \): 新增第 \( n \) 条边带来的额外三角形数量[^1]。 为了更清晰地理解 \( g(n) \),我们需要考虑新加入的边与之前的边之间的交点情况。如果新边能够与任意两组旧边形成闭合区域,则会增加相应的三角形数量。 --- #### 初始条件 在实际应用中,初始条件通常是显而易见的。例如: - 当只有三条边 (\( n=3 \)) 形成一个封闭环路时,恰好构成唯一的三角形: \[ f(3) = 1 \] - 随着更多边的加入,可以根据具体的几何布局更新三角形的数量。 --- #### C++ 实现代码 以下是基于上述理论框架编写的 C++ 解决方案: ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 定义最大边数 const int MAX_N = 1000; long long triangleCount[MAX_N + 1]; void precomputeTriangleCounts(int maxEdges) { // 初始化边界条件 if (maxEdges >= 3) { triangleCount[3] = 1; // 最少三边才能形成一个三角形 } // 动态规划填充其余项 for (int i = 4; i <= maxEdges; ++i) { // 假设每新增一条边最多能带来 (i-2) * (i-1) / 2 个新三角形 triangleCount[i] = triangleCount[i - 1] + ((i - 2) * (i - 1)) / 2; } } int main() { int n; // 输入边的数量 cin >> n; // 预处理所有可能的三角形数量 precomputeTriangleCounts(n); // 输出结果 cout << triangleCount[n] << endl; return 0; } ``` 这段代码实现了预处理功能,预先计算出不同边数对应的最大三角形数量,并最终输出指定边数下的结果。 --- #### 关键点解释 1. **初始化部分**: 设置了 `triangleCount[3]` 的初值为 1,因为这是最基本的非零状态。 2. **递推公式**: 使用 `(i-2) * (i-1) / 2` 近似估计每次新增边所能产生的最大三角形增量[^2]。 3. **时间复杂度**: 整体算法的时间复杂度为 \( O(n) \),适合大规模数据范围内的快速求解。 --- #### 总结说明 通过对 P2807 问题的研究可以看出,递推算法是一种非常高效的工具,尤其适用于那些具有明显阶段性特征的问题。只要能够正确识别状态间的转化规律并加以形式化表达,就能轻松应对各种复杂的场景需求。 ---
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