在面試中，經(jīng)常會遇到需要判斷數(shù)組中是否存在和為指定值的三個數(shù)的問題。這是一道比較典型的算法題，下面將詳細(xì)介紹兩種解決方案和相應(yīng)的復(fù)雜度分析。基于三重循環(huán)的普通算法最樸素的方法，便是使用三重循環(huán)從數(shù)組中

在面試中，經(jīng)常會遇到需要判斷數(shù)組中是否存在和為指定值的三個數(shù)的問題。這是一道比較典型的算法題，下面將詳細(xì)介紹兩種解決方案和相應(yīng)的復(fù)雜度分析。

基于三重循環(huán)的普通算法

最樸素的方法，便是使用三重循環(huán)從數(shù)組中枚舉每一個三元組，時間復(fù)雜度為O(n^3)，空間復(fù)雜度為O(1)。具體實現(xiàn)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;

}

```

由于該算法的時間復(fù)雜度過高，不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。因此，我們需要尋找更為高效的算法。

基于排序和雙指針的改進(jìn)算法

對于該問題，可以采用排序和雙指針的改進(jìn)算法。先對數(shù)組進(jìn)行排序，然后固定第一個數(shù)，移動雙指針來查找剩余的兩個數(shù)，時間復(fù)雜度為O(n^2)，空間復(fù)雜度為O(1)。具體實現(xiàn)代碼如下：

```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;

}

```

本地測試

接下來，我們可以編寫本地測試主方法測試上述兩個算法。代碼如下：

```java

public static void main(String[] args) {

int[] nums {1, 4, 2, 7, 8, 9};

int n 9;

(threeSum(nums, n));

(threeSum2(nums, n));

}

```

運行結(jié)果表明，兩個算法都能正確判斷數(shù)組中是否存在和為指定值的三個數(shù)。

算法復(fù)雜度分析

針對上述兩種算法，我們可以進(jìn)行如下的復(fù)雜度分析：

算法一：該算法采用了三重循環(huán)的方式，時間復(fù)雜度為O(n^3)，空間復(fù)雜度為O(1)。

算法二：該算法先對數(shù)組進(jìn)行排序，時間復(fù)雜度為O(nlogn)，然后使用雙指針的方式在數(shù)組中查找符合要求的三個數(shù)，時間復(fù)雜度為O(n^2)，總體時間復(fù)雜度為O(n^2)，空間復(fù)雜度為O(1)。但是需要注意的是，該算法會對原始數(shù)組進(jìn)行排序，從而更改了參數(shù)數(shù)據(jù)，在某些場景下可能會被限制操作。