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双指针专题(三):去重的艺术——「三数之和」

双指针专题(三):去重的艺术——「三数之和」
📅 发布时间:2026/6/18 6:50:34

哈喽各位,我是前端小L。

场景想象:

给你一个数组 [-1, 0, 1, 2, -1, -4]。

我们要找出所有和为 0 的三个数 [a, b, c]。

  • 我们可以找到[-1, 0, 1]。

  • 还可以找到[-1, 2, -1](排序后是[-1, -1, 2])。

  • 难点:数组里有两个-1,如果我们不加控制,代码很可能会把第一个-1开头的[-1, 0, 1]算一次,再把第二个-1开头的[-1, 0, 1]又算一次。这就是重复。

力扣 15. 三数之和

https://leetcode.cn/problems/3sum/

题目分析:

  • 输入:整数数组nums。

  • 输出:所有和为 0 的不重复三元组。

  • 复杂度要求:暴力法是 $O(N^3)$,肯定超时。我们需要优化到$O(N^2)$。

核心思维:排序 + 固定一个,找另外两个

既然双指针擅长解决“两数之和”,那我们能不能把“三数之和”降维打击?

策略:

  1. 先排序:这是去重和使用双指针的前提!(例如[-4, -1, -1, 0, 1, 2])。

  2. 遍历固定位 (i):我们遍历数组,固定第一个数nums[i]。

  3. 双指针找两数:剩下的问题就变成了——“在i后面的数组中,找到两个数Left和Right,使得nums[Left] + nums[Right] = -nums[i]”。

去重逻辑(最关键):

  1. 外层去重(针对 i):

    如果 nums[i] === nums[i-1],说明这个数刚才已经作为“第一个数”处理过了,再处理一遍肯定会得到一样的结果。跳过!

  2. 内层去重(针对 Left 和 Right):

    当我们找到了一个合法的组合后,如果 nums[Left] === nums[Left+1],说明下一个数还是一样,会导致结果重复。跳过! 右边同理。

算法流程 (JavaScript)

  1. 排序:nums.sort((a, b) => a - b)。

  2. 外层循环:i从0到n-2。

    • 如果nums[i] > 0:因为已经排序,第一个数大于0,后面不可能凑出 0 了,直接break。

    • 去重:if (i > 0 && nums[i] === nums[i - 1]) continue;

    • 双指针启动:L = i + 1,R = n - 1。

      • 计算sum = nums[i] + nums[L] + nums[R]。

      • sum > 0:数太大了,R往左移。

      • sum < 0:数太小了,L往右移。

      • sum === 0:

        • 记录答案:res.push([nums[i], nums[L], nums[R]])。

        • 内层去重:while (L < R && nums[L] === nums[L+1]) L++;(跳过重复的L)

        • 内层去重:while (L < R && nums[R] === nums[R-1]) R--;(跳过重复的R)

        • 双双移动:L++,R--(寻找下一组)。

代码实现

JavaScript

/** * @param {number[]} nums * @return {number[][]} */ var threeSum = function(nums) { const result = []; // 1. 必须排序 nums.sort((a, b) => a - b); const len = nums.length; for (let i = 0; i < len; i++) { // 剪枝:如果第一个数已经大于0,后面都是正数,不可能凑成0 if (nums[i] > 0) break; // 2. 外层去重:如果我们遇到了和上一次一样的数字,跳过 // 注意是 i > 0,防止 i-1 越界 if (i > 0 && nums[i] === nums[i - 1]) continue; let L = i + 1; let R = len - 1; while (L < R) { const sum = nums[i] + nums[L] + nums[R]; if (sum === 0) { // 找到一组,加入结果 result.push([nums[i], nums[L], nums[R]]); // 3. 内层去重:找到答案后,看看左右指针旁边是不是有重复的 // 如果有,一直跳过,直到指向最后一个重复元素的下一位 while (L < R && nums[L] === nums[L + 1]) L++; while (L < R && nums[R] === nums[R - 1]) R--; // 找到答案后,两个指针都要收缩 L++; R--; } else if (sum < 0) { // 和太小,左指针右移变大 L++; } else { // sum > 0 // 和太大,右指针左移变小 R--; } } } return result; };

深度辨析:为什么去重是nums[i] === nums[i-1]?

很多同学会纠结:是判断nums[i] == nums[i-1]还是nums[i] == nums[i+1]?

  • 情况 A (nums[i] == nums[i-1]):

    比如 [-1, -1, 2]。

    • i=0(第一个 -1):处理一遍,找到了[-1, -1, 2]。

    • i=1(第二个 -1):我们回头看,发现前一个也是 -1。如果我们再处理,就会重复寻找。所以跳过。

    • 这是正确的逻辑:只要我前面那个“长得跟我一样”的兄弟已经处理过了,我就不用再处理了。

  • 情况 B (nums[i] == nums[i+1]):

    如果我们判断的是后一个。

    • i=0(第一个 -1):发现后面也是 -1,直接跳过?

    • 错!这样你就漏掉了[-1, -1, 2]这一组情况(这组情况需要用到两个 -1)。

    • 结论:我们去重的是“作为第一个加数的重复”,而不是禁止三元组内部有重复数字。

总结

这道题是双指针的里程碑。

掌握了它,你就掌握了 “排序 + 降维 + 双指针夹逼 + 细致去重” 的完整套路。


下一题预告:四数之和

如果面试官觉得三数之和太简单,可能会随手丢给你一道LC 18. 四数之和。

  • 题目:找到a + b + c + d = target。

  • 思路:套娃。

    • 三数之和是:固定i,算两数之和。

    • 四数之和是:固定k,再固定i,算两数之和。

  • 难点:多了一层循环,也就多了一层剪枝和去重的逻辑。

准备好再加一层循环了吗?下期见!

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