leetcode15. 3Sum 16.3Sum Closest

本文深入探讨了经典的三数之和算法问题,包括寻找和为零的唯一三元组和寻找最接近目标和的三数组合。通过详细的代码解析和思路说明,帮助读者理解并掌握这一算法的核心思想。

相关主题:Array, two pointers
using Java

题目

15 Given an array nums of n integers, are there elements a, b, c in nums such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero.
16 Given an array nums of n integers and an integer target, find three integers in nums such that the sum is closest to target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly one solution.

难度

都是medium

思路异同

相同点

因为是判断3个数的和,都是先固定一个数fix,然后转化成2个数的和的问题,具体方案是:先将数组由小到大排序,然后遍历数组到n-2个数,每次从fix的后面找另外2个数(因为3个数里包括该数前面的数的情况已经考虑过了),设置left,right分别指向fix后一个数和数组的最后一个数(即主题中的two pointers)。

不同点

15 因为和要恰好等于一个数(0),并且满足条件的三个数不只一种都要输出,所以在while(left<right)的循环里要分三种情况,尤其在满足两数和==-fix(目标和0减去fix)时,既要添加三个数到结果List里,又要分别处理left,right;两数和<-fix,left+1;两数和>-fix,right-1。
16 因为要最接近target,并且只需要输出最接近target的值,所以每次循环都要计算当前和target之前的差距,与之前距离最小值对比。

代码

15 3sum

class Solution {
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
        List<List<Integer>> ans=new ArrayList<>();
        Arrays.sort(nums);
        for(int i=0;i<nums.length-2;i++){
            //剪枝,如果已经大于0了再往后面找无论如何结果大于0
            if(nums[i]>0) break;
            
            //如果和前一个一样证明重复,不需要在考虑
            if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]) continue;
            int fix=nums[i];
            //需要找一个两个数之和为target的
            int target=0-fix;
            int left=i+1;
            int right=nums.length-1;
            while(left<right){
                if(nums[left]+nums[right]==target){
                    List<Integer> nowl =Arrays.asList(fix,nums[left],nums[right]);
                    ans.add(nowl);
                    while(left<right&&nums[left+1]==nums[left]) left++;
                    while(left<right&&nums[right-1]==nums[right]) right--;
                    left++;
                    right--;
                }else if(nums[left]+nums[right]<target){
                    left++;
                }else{
                    right--;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
}

16 3sum closest

class Solution {
    public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {
        //一个比较合理的初始化值
        int ans=nums[0]+nums[1]+nums[2];
        Arrays.sort(nums);
        for(int i=0;i<nums.length-2;i++){
            //优化效果并不明显
            if(nums[i]*3>target)
                return Math.min(ans,nums[i]+nums[i+1]+nums[i+2]);
            //如果和前一个一样证明重复,不需要在考虑
            if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]) continue;
            int fix=nums[i];
            int left=i+1;
            int right=nums.length-1;
            while(left<right){
                int dis=fix+nums[left]+nums[right]-target;
                if(Math.abs(dis)<Math.abs(ans-target)){
                    ans=fix+nums[left]+nums[right];
                }
                if(dis<0){
                    left++;
                }else{
                    right--;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
}

注意点

15
  1. 第6行剪枝的应用:因为数组已经是排序过的,如果已经大于0了再往后面找无论如何结果大于0;所以如果已经大于0了可以不继续查找(break)
  2. 注意排除重复的情况:在遍历的时候如果与前一个数等,跳过(continue);两数和已经和-fix相等的时候,如果nums[left+1]和nums[left]相等,那么left++;同理nums[right-1]和nums[right]相等,那么right- -。
16
  1. 最好用一个变量表示和与target的差距,另一个变量表示和,这样思路更清晰。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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