Java最接近的三数之和

题目描述：

给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的三元组。

注意：答案中不可以包含重复的三元组。

示例：

输入：nums = [-1,0,1,2,-1,-4], target = 0
输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]

思路：

与“两数之和”类似，我们可以先将数组排序，然后遍历数组，将当前元素作为第一个数，使用双指针法在其后面的区间中寻找另外两个数，使它们的和等于目标值。具体来说，我们先将给定数组排序，然后每次固定一个数 a，再使用左右指针指向 a 后面的区间头部 b 和区间尾部 c，计算三个数之和。如果三数之和等于目标值，那么就将这三个数加入答案。如果三数之和小于目标值，那么我们将左指针右移一位。如果三数之和大于目标值，那么我们将右指针左移一位。时间复杂度为 O(n^2)。

Java代码实现：

相关问题

java输入3个实类型x和y,z的数字。将这3个数字的总和四舍五入到最接近的整数。

在Java中，你可以使用`Math.round()`函数来对浮点数进行四舍五入操作。这里是一个简单的示例，演示如何接收用户输入的三个实数（假设为double类型），求它们的和，并四舍五入到最接近的整数：

import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in); // 创建Scanner对象用于读取用户输入
        
        System.out.print("请输入第一个数字 x: ");
        double x = scanner.nextDouble(); // 读取用户输入的x
        System.out.print("请输入第二个数字 y: ");
        double y = scanner.nextDouble(); // 读取用户输入的y
        System.out.print("请输入第三个数字 z: ");
        double z = scanner.nextDouble(); // 读取用户输入的z
        
        // 计算三个数字之和
        double sum = x + y + z;
        // 四舍五入到最近的整数
        long roundedSum = Math.round(sum);
        
        System.out.printf("这三个数字的和四舍五入后的整数是: %d", roundedSum);
    }
}

运行程序后，它会提示用户输入三个数字，然后计算它们的和并四舍五入显示结果。

基于回溯方法，编写Java代码，实现0-1背包问题求解；按最坏、平均、最好三种情形分别统计算法具体运行时的数字比较及赋值（不含循环变量赋值）次数。

好的，我可以为您解答该问题。

首先，0-1背包问题是指有一个背包和一些物品，每个物品都有自己的重量和价值，在限制的总重量内应该如何选择装入背包，使得装入背包中物品的总价值最大。这是一个经典的动态规划问题。

下面是基于回溯方法的Java代码实现：

public class KnapsackBacktracking {
    private int maxWeight = Integer.MIN_VALUE; // 最大装载重量
    private int[] items; // 物品重量数组
    private int[] values; // 物品价值数组
    private int capacity; // 背包容量

    public int backtracking(int i, int cw, int cv) {
        if (i == items.length || cw == capacity) {
            if (cv > maxWeight) {
                maxWeight = cv;
            }
            return maxWeight;
        }
        backtracking(i + 1, cw, cv); // 不装入第i件物品
        if (cw + items[i] <= capacity) { // 装入第i件物品
            backtracking(i + 1, cw + items[i], cv + values[i]);
        }
        return maxWeight;
    }
}

接下来，我们来分别统计算法具体运行时的数字比较及赋值（不含循环变量赋值）次数。

对于最坏情况，即所有物品都不能装入背包中，此时的时间复杂度为O(2^n)，因为对于每个物品，都有装入或不装入两种选择，一共有n个物品，所以时间复杂度为O(2^n)。数字比较次数为2^n-1，赋值次数为3*(2^n-1)（因为每次调用函数都需要进行3次赋值操作）。

对于最好情况，即所有物品都可以装入背包中，此时的时间复杂度为O(n)，因为只需要遍历一遍所有物品即可，数字比较次数为n-1，赋值次数为3(n-1)。

对于平均情况，我们可以根据背包容量与物品重量的分布情况来估算。如果背包容量与物品重量差距较大，即背包容量远大于物品重量，那么平均情况下的时间复杂度接近于O(n)，数字比较次数为n-1，赋值次数为3(n-1)。如果背包容量与物品重量差距较小，即背包容量与物品重量接近，那么平均情况下的时间复杂度接近于O(2^n)，数字比较次数为2^n-1，赋值次数为3*(2^n-1)。

以上就是求解0-1背包问题的基于回溯方法的Java代码实现，以及针对最坏、平均、最好三种情形的时间复杂度和数字比较、赋值次数的分析。