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LeetCode题练习与总结:有效三角形的个数--611

2025/2/7 3:38:30 来源:https://blog.csdn.net/weixin_62860386/article/details/145415691  浏览:    关键词:LeetCode题练习与总结:有效三角形的个数--611

一、题目描述

给定一个包含非负整数的数组 nums ,返回其中可以组成三角形三条边的三元组个数。

示例 1:

输入: nums = [2,2,3,4]
输出: 3
解释:有效的组合是: 
2,3,4 (使用第一个 2)
2,3,4 (使用第二个 2)
2,2,3

示例 2:

输入: nums = [4,2,3,4]
输出: 4

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • 0 <= nums[i] <= 1000

二、解题思路

要解决这个问题,我们可以使用排序和双指针技术。首先,我们需要理解三角形的一个基本性质:任意两边之和大于第三边。基于这个性质,我们可以按照以下步骤解决问题:

  1. 排序:首先对数组进行排序,这样我们可以更容易地检查三角形的条件。
  2. 遍历:遍历数组中的每个元素,将其视为三角形可能的最大边。
  3. 双指针:对于每个选定的最大边,使用两个指针(一个指向当前元素之前的元素,另一个指向数组的开始)来找到所有可能的两边组合,使得这两边的和大于最大边。

以下是详细的步骤:

  • 对数组进行排序。
  • 初始化一个计数器 count 为 0,用来记录可以形成三角形的三元组个数。
  • 从数组的最后一个元素开始向前遍历,将其视为三角形的最长边。
  • 对于每个最长边,初始化两个指针 left 和 rightleft 指向当前最长边的前一个元素,right 指向数组的开始。
  • 当 left 大于 right 时,检查 nums[left] + nums[right] > nums[i]i 是当前最长边的索引)。如果是,那么从 right 到 left 之间的所有元素和 left 都可以和 nums[i] 形成一个三角形,因此 count 增加 left - right,然后将 left 向左移动一位。如果不是,则将 right 向右移动一位。
  • 继续上述过程,直到 left 小于 right
  • 返回 count

三、具体代码

import java.util.Arrays;class Solution {public int triangleNumber(int[] nums) {Arrays.sort(nums);int count = 0;for (int i = nums.length - 1; i >= 2; i--) {int left = i - 1;int right = 0;while (right < left) {if (nums[right] + nums[left] > nums[i]) {count += left - right;left--;} else {right++;}}}return count;}
}

四、时间复杂度和空间复杂度

1. 时间复杂度
  • 排序:代码首先对数组 nums 进行排序。通常,排序算法的时间复杂度是 O(n log n),其中 n 是数组的长度。

  • 遍历:代码中有一个从数组的最后一个元素开始到第二个元素结束的循环,即 for (int i = nums.length - 1; i >= 2; i--)。这个循环的时间复杂度是 O(n),因为每个元素都会被访问一次。

  • 双指针:在上述循环内部,有一个双指针的循环 while (right < left),这个循环在最坏的情况下会遍历数组中的所有元素,即 O(n)。因为对于每个 ileft 和 right 可能会遍历从 0 到 i-1 的所有元素。

结合以上三个步骤,总的时间复杂度是:O(n log n) + O(n) * O(n) = O(n^2)

2. 空间复杂度
  • 排序:Java 的 Arrays.sort() 方法默认使用的是快速排序,其空间复杂度是 O(log n),因为它是递归的,需要递归栈空间。

  • 其他:除了排序之外,代码中只使用了常数个额外空间(countleftright),因此这部分的空间复杂度是 O(1)。

因此,总的空间复杂度取决于排序算法使用的空间,通常是 O(log n)。

五、总结知识点

  • 数组排序

    • 使用 Arrays.sort() 方法对数组进行排序。这涉及到排序算法的知识,通常是快速排序或归并排序。
  • 循环

    • 使用 for 循环来遍历数组中的元素,从数组的最后一个元素开始,直到第二个元素。
    • 使用 while 循环来实现双指针技术,这是解决数组问题中常用的一种技巧。
  • 双指针技术

    • 双指针是一种在有序数组中查找特定条件元素对的有效方法。在这个代码中,一个指针从数组的开始位置移动,另一个指针从当前最大边的前一个位置开始移动,以找到所有满足三角形不等式的组合。
  • 条件判断

    • 使用 if 语句来检查当前的两边之和是否大于第三边,即 nums[right] + nums[left] > nums[i]
  • 计数

    • 使用一个变量 count 来记录满足条件的三元组的数量。
  • 数组索引操作

    • 在循环中,通过修改索引 left 和 right 来遍历数组的不同部分。

以上就是解决这个问题的详细步骤,希望能够为各位提供启发和帮助。

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