【leetcode-16】3Sum Closest(java)

本文解决了一个与LeetCode-15相似的问题,但目标是找到数组中三个整数的和,使得这个和与给定的目标值之间的差最小。通过排序数组并使用双指针法,实现了一个时间复杂度为O(n^2)的解决方案。

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问题描述:
Given an array S of n integers, find three integers in S such that the sum is closest to a given number, target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly one solution.

For example, given array S = {-1 2 1 -4}, and target = 1.

The sum that is closest to the target is 2. (-1 + 2 + 1 = 2).

分析:该题与leetcode-15及其类似,只是将和为0条件改为了与目标值最小。也即减去目标值的差最接近0.

代码如下:348ms,时间复杂度:O(n2)

public class Solution {
    public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {
        int left,right;
        Arrays.sort(nums);//排序
        int sum = Integer.MAX_VALUE;
        int minusWithTarget = Integer.MAX_VALUE;
        int sumWithTriple;
        int minus;

        for(int i = 0;i<nums.length;i++){
            if(i-1>=0&&nums[i]==nums[i-1])
                continue;
            left = i+1;right = nums.length-1;
            while(left<right){
                sumWithTriple = nums[i]+nums[left]+nums[right];
                minus = sumWithTriple-target;
                if(minus==0){
                    return sumWithTriple;
                }else if(minus>0){
                    if(minus<minusWithTarget){
                        minusWithTarget = minus;
                        sum = sumWithTriple;
                    }
                    right--;
                }else {
                    if(-minus<minusWithTarget){
                        minusWithTarget = -minus;
                        sum=sumWithTriple;
                    }
                    left++;
                }
            }
        }
        return sum;
    }
}
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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