016 最接近的三数之和

给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数,使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在唯一答案。
例如,给定数组 nums = [-1,2,1,-4], 和 target = 1.
与 target 最接近的三个数的和为 2. (-1 + 2 + 1 = 2).

package lyzz.leetcode016;

import java.util.Arrays;

public class Test1 {
	public static void main(String[] args) {
		int[] nums = {-1,2,1,-4};
		int target = 1;
		Arrays.sort(nums);
		int ans = nums[0]+nums[1]+nums[2];
		for(int i=0;i<nums.length-2;i++) {
			int L=i+1;
			int R=nums.length-1;
			
			while(L<R) {
				int sum = nums[i]+nums[L]+nums[R];
				if(Math.abs(target-sum)<Math.abs(target-ans)) {
					ans = sum;
				}
				if(sum > target) {
					R--;
				}else if(sum < target) {
					L++;
				}
				else {
					System.out.println(0);
				}
				
			}
		}
		System.out.println(ans);
	}

}
### 关于二叉搜索树运行超时的解决方案 在处理二叉搜索树(BST)中的第 \(k\) 小元素查询时,可能会遇到性能瓶颈或运行超时的情况。这通常是因为递归调用栈过深或者数据规模过大导致的时间复杂度增加。以下是针对该问题的一些优化方法: #### 方法一:迭代法代替递归 递归虽然简洁易懂,但在大规模输入下可能导致堆栈溢出或时间消耗过多。可以改用显式的栈模拟中序遍历过程。 ```cpp class Solution { public: int kthSmallest(TreeNode* root, int k) { stack<TreeNode*> stk; TreeNode* curr = root; while (!stk.empty() || curr != nullptr) { while (curr != nullptr) { stk.push(curr); curr = curr->left; // 左子树优先访问 } curr = stk.top(); // 取栈顶节点 stk.pop(); if (--k == 0) return curr->val; // 找到第 k 小的值 curr = curr->right; // 访问右子树 } return -1; // 如果未找到返回默认值 } }; ``` 这种方法通过手动维护栈的方式避免了函数调用开销,从而提高了效率[^1]。 #### 方法二:提前终止遍历 如果只需要获取第 \(k\) 小的元素,则无需完成整个中序遍历。可以在发现目标后立即停止进一步操作。 上述代码片段已经实现了这一逻辑,在 `if (--k == 0)` 处即刻返回结果而不再继续探索剩余部分。 #### 方法三:平衡化二叉搜索树 对于极端不平衡的 BST (如退化成链表),其高度接近线性增长,使得每次查找都需要 O(n) 时间代价。因此考虑构建自平衡版本的数据结构比如 AVL 树 或者红黑树 来维持较低的高度 h≈log₂n ,进而降低单次检索所需的大步数至 O(log n)[^1]。 然而实际编码过程中可能无法直接修改原始定义好的类属性,所以此策略更多适用于理论分析阶段而非即时修复手段。 --- ### 总结 综上所述,可以通过采用非递归形式执行中序遍历以及适时结束程序两种方式有效缓解因频繁调用造成的延迟现象;另外长期来看调整基础架构向更加稳定的形态发展也是值得推荐的方向之一。
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