如何快速判断数组中是否存在和为指定值的三个数
在面试中，经常会遇到需要判断数组中是否存在和为指定值的三个数的问题。这是一道比较典型的算法题，下面将详细介绍两种解决方案和相应的复杂度分析。
基于三重循环的普通算法
最朴素的方法，便是使用三重循环从数组中枚举每一个三元组，时间复杂度为O(n^3)，空间复杂度为O(1)。具体实现如下：
```java
public static boolean threeSum(int[] nums, int n) {
for(int i 0; i < nums.length - 2; i ) {
for(int j i 1; j < nums.length - 1; j ) {
for(int k j 1; k < nums.length; k ) {
if(nums[i] nums[j] nums[k] n) {
return true;
}
}
}
}
return false;
}
```
由于该算法的时间复杂度过高，不适合处理大规模数据。因此，我们需要寻找更为高效的算法。
基于排序和双指针的改进算法
对于该问题，可以采用排序和双指针的改进算法。先对数组进行排序，然后固定第一个数，移动双指针来查找剩余的两个数，时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。具体实现代码如下：
```java
public static boolean threeSum2(int[] nums, int n) {
(nums);
for(int i 0; i < nums.length - 2; i ) {
int left i 1, right nums.length - 1;
while(left < right) {
int sum nums[i] nums[left] nums[right];
if(sum n) {
return true;
} else if(sum < n) {
left ;
} else {
right--;
}
}
}
return false;
}
```
本地测试
接下来，我们可以编写本地测试主方法测试上述两个算法。代码如下：
```java
public static void main(String[] args) {
int[] nums {1, 4, 2, 7, 8, 9};
int n 9;
(threeSum(nums, n));
(threeSum2(nums, n));
}
```
运行结果表明，两个算法都能正确判断数组中是否存在和为指定值的三个数。
算法复杂度分析
针对上述两种算法，我们可以进行如下的复杂度分析：
算法一：该算法采用了三重循环的方式，时间复杂度为O(n^3)，空间复杂度为O(1)。
算法二：该算法先对数组进行排序，时间复杂度为O(nlogn)，然后使用双指针的方式在数组中查找符合要求的三个数，时间复杂度为O(n^2)，总体时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。但是需要注意的是，该算法会对原始数组进行排序，从而更改了参数数据，在某些场景下可能会被限制操作。
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