15. 3Sum

本文探讨了如何寻找一个整数数组中所有唯一且不同的三个数,使得这三个数相加等于零。通过使用排序和双指针技术,提供了一个有效的解决方案。例如,对于数组[-1,0,1,2,-1,-4],输出结果应为[[-1,0,1],[-1,-1,2]].

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

For example, given array S = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],

A solution set is:
[
  [-1, 0, 1],
  [-1, -1, 2]
]


class Solution {
public:
    vector<vector<int> > threeSum(vector<int> &num) {
    
    vector<vector<int> > res;

    std::sort(num.begin(), num.end());

    for (int i = 0; i < num.size(); i++) {
        
        int target = -num[i];
        int front = i + 1;
        int back = num.size() - 1;

        while (front < back) {

            int sum = num[front] + num[back];
            
            // Finding answer which start from number num[i]
            if (sum < target)
                front++;

            else if (sum > target)
                back--;

            else {
                vector<int> triplet(3, 0);
                triplet[0] = num[i];
                triplet[1] = num[front];
                triplet[2] = num[back];
                res.push_back(triplet);
                
                // Processing duplicates of Number 2
                // Rolling the front pointer to the next different number forwards
                while (front < back && num[front] == triplet[1]) front++;

                // Processing duplicates of Number 3
                // Rolling the back pointer to the next different number backwards
                while (front < back && num[back] == triplet[2]) back--;
            }
            
        }

        // Processing duplicates of Number 1
        while (i + 1 < num.size() && num[i + 1] == num[i]) 
            i++;

    }
    
    return res;
    
}
};



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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