15. 3Sum

Given an array nums of n integers, are there elements abc in nums such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero.

Note:

The solution set must not contain duplicate triplets.

Example:

Given array nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],

A solution set is:
[
  [-1, 0, 1],
  [-1, -1, 2]
]
    def threeSum(nums):
        n = len(nums)
        res = set()
        nums.sort()

        if n < 3:
            return []

        for i in range(n - 2):
            if i == 0 or nums[i] != nums[i - 1]:
                j = i + 1
                k = n - 1

                while j < k:
                    sum = nums[i] + nums[j] + nums[k]

                    if sum == 0:
                        res.add((nums[i], nums[j], nums[k]))
                        j += 1
                        k -= 1
                    elif sum < 0:
                        j += 1
                    else:
                        k -= 1
        return list(res)


nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]
print(threeSum(nums))

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
在 NumPy 中,`sum` 函数用于计算数组元素的总和。该函数可以作用于多维数组,并且可以通过指定 `axis` 参数来控制求和的方向。基本语法如下: ```python numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>) ``` - `a`:输入的数组。 - `axis`:指定沿着哪个轴进行求和。如果为 `None`,则对数组所有元素求和;如果为整数,则沿着该轴求和。 - `dtype`:指定输出结果的数据类型。 - `out`:可选参数,用于指定输出数组。 - `keepdims`:若为 `True`,则在输出中保留被求和的轴,长度为 1。 - `initial`:指定求和的初始值。 - `where`:指定一个布尔数组,仅对 `where` 为 `True` 的位置求和。 ### 示例 #### 1. 一维数组求和 ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) total = np.sum(arr) print(total) # 输出 15 ``` #### 2. 二维数组按轴求和 ```python arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) row_sum = np.sum(arr, axis=1) # 按行求和 col_sum = np.sum(arr, axis=0) # 按列求和 print(row_sum) # 输出 [3 7] print(col_sum) # 输出 [4 6] ``` #### 3. 指定初始值 ```python arr = np.array([1, 2, 3]) total = np.sum(arr, initial=10) print(total) # 输出 16 ``` #### 4. 使用 `keepdims` 保留维度 ```python arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) total = np.sum(arr, axis=1, keepdims=True) print(total) # 输出 [[3], [7]] ``` ### 注意事项 - `np.sum` 返回的是一个新的数组或标量,原始数组不会被修改。 - 若数组为空,`np.sum` 返回 `0.0`[^1]。
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