lettcode 15 三数之和

三数之和算法解析
本文深入探讨了经典的三数之和问题,提供了一种超出时间限制的解决方案及一种优化后的有效算法。通过对数组进行排序并使用双指针技巧,避免了重复计算,实现了高效的求解过程。

15. 三数之和

给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。
注意:答案中不可以包含重复的三元组。
例如, 给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],

满足要求的三元组集合为:
[
[-1, 0, 1],
[-1, -1, 2]
]

 

超出时间限制
/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number[][]}
 */
var threeSum = function(nums) { 
    nums = nums.sort(function(a,b){return a-b}); 
    let len = nums.length; 
    let temp = []; 
    let result = [];
    let a; 
    for(let i =0;i<len;i++){ 
        for(let j =i+1;j<len;j++){ 
            for(let k =j+1;k<len;k++){ 
                if(nums[i]+nums[j]+nums[k] === 0){ 
                    a = nums[i] +','+ nums[j] +','+ nums[k];
                    temp.push(a); 
                } 
            } 
        }
                
    } 
    temp = [... new Set(temp)]; 
    for(let i=0;i<temp.length;i++){ 
        result[i] =temp[i].split(','); 
                                                          
    }

   return result; 
};

以下为通过代码

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number[][]}
 */
var threeSum = function(nums) {
    let len = nums.length;
    let arr = [];
    nums.sort(function(a, b) {
        return a - b
    })
    for(let i = 0; i < len; i++) {
        if(i > 0 && nums[i] === nums[i - 1]) {
            continue;
        }
        let a = nums[i],
            l = i + 1,
            r = len - 1;
        while(l < r) {
            let b = nums[l],
                c = nums[r];
            let sum = a + b + c;
            if(sum === 0) {
                arr.push([a,b,c])
            } 
            if(sum <= 0) {
                while(nums[l] === b){
                    l++
                }
            } 
            if(sum >= 0){
                while(nums[r] === c){
                    r--
                }
            }
        }
    }
    return arr;
};

转载于:https://www.cnblogs.com/joyce123/p/10782961.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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