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This commit is contained in:
+55
-55
@@ -6,63 +6,63 @@
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- **定义：**
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：
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$f(n) = O(g(n))$
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$f (n) = O(g(n))$
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> [自然数]([https://baike.baidu.com/item/%E8%87%AA%E7%84%B6%E6%95%B0/385394?fr=aladdin](https://baike.baidu.com/item/自然数/385394?fr=aladdin))：自然数是指用以计量事物的件数或表示事物次序的数。即用数码0，1，2，[3](https://baike.baidu.com/item/3/5833)，4……所表示的数。自然数由0开始，一个接一个，组成一个无穷的集体。自然数有有序性，无限性。分为偶数和奇数，合数和质数等。
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- **说明：**
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- $f(n) = O(g(n))$，$f(n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶；
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- $f (n) = O(g(n))$，$f (n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶；
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- 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可；
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- 对前面有限多个值可以不满足不等式；
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- 常数函数可以写作 $O(1)$
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- **栗子：**
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设 $f(n) = n^2 + n$，则：
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设 $f (n) = n^2 + n$，则：
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- $f(n) = O(n^2)$，取 $c = 2, n_0 = 1$ 即可；
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- $f(n) = O(n^3)$，取 $c = 1, n_0 = 2$ 即可；
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- $f (n) = O(n^2)$，取 $c = 2, n_0 = 1$ 即可；
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- $f (n) = O(n^3)$，取 $c = 1, n_0 = 2$ 即可；
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### 1.2 大 $\Omega$ 符号
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- **定义：**
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：
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$f(n) = \Omega(g(n))$
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$f (n) = \Omega(g(n))$
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- **说明：**
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- $f(n) = \Omega(g(n))$，$f(n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶；
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- $f (n) = \Omega(g(n))$，$f (n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶；
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- 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可；
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- 对前面有限多个值可以不满足不等式；
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- **栗子：**
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设 $f(n) = n^2 + n$，则：
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设 $f (n) = n^2 + n$，则：
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- $f(n) = \Omega(n^2)$，取 $c = 1, n_0 = 1$ 即可；
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- $f(n) = \Omega(100n)$，取 $c = \frac{1}{100}, n_0 = 1$ 即可；
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- $f (n) = \Omega(n^2)$，取 $c = 1, n_0 = 1$ 即可；
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- $f (n) = \Omega(100n)$，取 $c = \frac{1}{100}, n_0 = 1$ 即可；
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### 1.3 小 $o$ 符号
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- **定义：**
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则记作：
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则记作：
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$f(n) = o(g(n))$
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$f (n) = o(g(n))$
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- **说明：**
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- $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶；
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- $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶；
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- 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大；
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- 对前面有限多个值可以不满足不等式；
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- **栗子：**
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设 $f(n) = n^2 + n$，则：$f(n) = o(n^3)$
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设 $f (n) = n^2 + n$，则：$f (n) = o(n^3)$
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证：
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@@ -78,13 +78,13 @@
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- **定义：**
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n) $** 成立，则记作：
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n) $** 成立，则记作：
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$f(n) = \omega(g(n))$
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$f (n) = \omega(g(n))$
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- **说明：**
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- $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶；
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- $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶；
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- 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大；
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- 对前面有限多个值可以不满足不等式；
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@@ -92,22 +92,22 @@
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- **定义：**
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若 $f(n) = O(g(n))$ 且 $f(n) = \Omega(g(n))$，则记作：
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若 $f (n) = O(g(n))$ 且 $f (n) = \Omega(g(n))$，则记作：
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$f(n) = \Theta(g(n))$
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$f (n) = \Theta(g(n))$
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- **说明：**
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- $f(n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同
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- $f (n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同
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- 对前面有限多个值可以不满足条件；
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| | 定义 | 说明 |
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| :------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
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| $O$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：$f(n) = O(g(n))$ | $f(n) = O(g(n))$，$f(n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； 常数函数可以写作 $O(1)$ |
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| $\Omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：$f(n) = \Omega(g(n))$ | $f(n) = \Omega(g(n))$，$f(n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
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| $o$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则记作：$f(n) = o(g(n))$ | $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
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| $\omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n) $** 成立，则记作：$f(n) = \omega(g(n))$ | $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
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| $\Theta$ | 若 $f(n) = O(g(n))$ 且 $f(n) = \Omega(g(n))$，则记作：$f(n) = \Theta(g(n))$ | $f(n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同 对前面有限多个值可以不满足条件； |
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| $O$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：$f (n) = O(g(n))$ | $f (n) = O(g(n))$，$f (n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； 常数函数可以写作 $O(1)$ |
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| $\Omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：$f (n) = \Omega(g(n))$ | $f (n) = \Omega(g(n))$，$f (n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
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| $o$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则记作：$f (n) = o(g(n))$ | $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
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| $\omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n) $** 成立，则记作：$f (n) = \omega(g(n))$ | $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
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| $\Theta$ | 若 $f (n) = O(g(n))$ 且 $f (n) = \Omega(g(n))$，则记作：$f (n) = \Theta(g(n))$ | $f (n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同 对前面有限多个值可以不满足条件； |
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## 2. 函数渐进界的定理
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@@ -117,27 +117,27 @@
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设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集合的函数。
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- 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{g(n)}$ 存在，并且等于某个常数 $c > 0$ ，那么：
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- 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{g(n)}$ 存在，并且等于某个常数 $c > 0$ ，那么：
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$f(n) = \Theta(g(n))$
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$f (n) = \Theta(g(n))$
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- 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{g(n)} = 0$ ，那么：
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- 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{g(n)} = 0$ ，那么：
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$f(n) = o(g(n))$
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$f (n) = o(g(n))$
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- 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{g(n)} = +\infty$ ，那么：
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- 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{g(n)} = +\infty$ ，那么：
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$f(n) = \omega(g(n))$
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$f (n) = \omega(g(n))$
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- **栗子：**
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设 $f(n) = \frac{1}{2}n^2 - 3n$，证明 $f(n) = \Theta(n^2)$
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设 $f (n) = \frac{1}{2}n^2 - 3n$，证明 $f (n) = \Theta(n^2)$
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证：因为
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$\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{n^2} = \lim_{n \to \infty}\frac{\frac{1}{2}n^2 - 3n}{n^2} = \frac{1}{2}$
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$\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{n^2} = \lim_{n \to \infty}\frac{\frac{1}{2}n^2 - 3n}{n^2} = \frac{1}{2}$
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根据定理1，有 $f(n) = \Theta(n^2)$
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根据定理1，有 $f (n) = \Theta(n^2)$
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- **根据定理1，得到的一些重要的结论：**
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@@ -282,11 +282,11 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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- **主定理的应用背景：**
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$T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f(n)$
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$T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f (n)$
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- $a$ ：规约后的子问题个数
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- $\frac{n}{b} $ ：规约后子问题的规模
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- $f(n)$ ：规约过程以及组合子问题的解的工作量
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- $f (n)$ ：规约过程以及组合子问题的解的工作量
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二分检索 => $T(n) = T(\frac{n}{2}) + 1$
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@@ -294,19 +294,19 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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- **主定理：**
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设 $a > 1, b > 1$ 为常数，$f(n)$ 为函数，$T(n)$ 为非负整数，且 $T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f(n)$，则：
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设 $a > 1, b > 1$ 为常数，$f (n)$ 为函数，$T(n)$ 为非负整数，且 $T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f (n)$，则：
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1. 若 $f(n) = O(n^{log_b a - \epsilon})$，$\epsilon > 0$ ，那么：
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1. 若 $f (n) = O(n^{log_b a - \epsilon})$，$\epsilon > 0$ ，那么：
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$T(n) = \Theta(n^{\log_b a})$
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2. 若 $f(n) = \Theta(n^{log_b a})$，那么：
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2. 若 $f (n) = \Theta(n^{log_b a})$，那么：
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$T(n) = \Theta(n^{\log_b a}\log n)$
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3. 若 $f(n) = \Omega(n^{\log_b a + \epsilon})$，$\epsilon > 0$，且对于某个常数 $c < 1$ 和充分大的 $n$ 有 $af(\frac{n}{b}) \le cf(n)$，那么：
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3. 若 $f (n) = \Omega(n^{\log_b a + \epsilon})$，$\epsilon > 0$，且对于某个常数 $c < 1$ 和充分大的 $n$ 有 $af(\frac{n}{b}) \le cf (n)$，那么：
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$T(n) = \Theta(f(n))$
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$T(n) = \Theta(f (n))$
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- **例1：**
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@@ -314,9 +314,9 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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解：
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$a = 9, b = 3, f(n) = n$
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$a = 9, b = 3, f (n) = n$
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$n^{\log_b a} = n^{log_3 9} = n^2$，$f(n) = O(n^{log_3 9 - 1})$
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$n^{\log_b a} = n^{log_3 9} = n^2$，$f (n) = O(n^{log_3 9 - 1})$
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根据主定理规则1，其中 $\epsilon = 1$：
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@@ -328,9 +328,9 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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解：
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$a = 1, b = \frac{3}{2}, f(n) = 1$
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$a = 1, b = \frac{3}{2}, f (n) = 1$
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$n^{log_b a} = n^{log_{\frac{3}{2}} 1} = 1$ ，$f(n) = n^{log_{\frac{3}{2}}1}$
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$n^{log_b a} = n^{log_{\frac{3}{2}} 1} = 1$ ，$f (n) = n^{log_{\frac{3}{2}}1}$
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根据主定理规则2：
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@@ -342,19 +342,19 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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解：
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$a = 3, b = 4, f(n) = n\log n$
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$a = 3, b = 4, f (n) = n\log n$
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$n^{\log_b a} = n^{\log_4 3} \approx 0.793$
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取 $\epsilon = 0.2$，则 $f(n) = n\log n = \Omega(n^{\log_4 3 + 0.2})$ = $\Omega(n^{0.993})$
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取 $\epsilon = 0.2$，则 $f (n) = n\log n = \Omega(n^{\log_4 3 + 0.2})$ = $\Omega(n^{0.993})$
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条件验证：要使 $af(\frac{n}{b}) \le cf(n)$ 成立，带入 $f(n) = n\log n$ 得到：
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条件验证：要使 $af(\frac{n}{b}) \le cf (n)$ 成立，带入 $f (n) = n\log n$ 得到：
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$3(\frac{n}{4})\log (\frac{n}{4}) \le cn\log n$
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当 $c \ge \frac{3}{4}$ 时，上述不等式可以对充分打的n成立，根据主定理规则3：
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$T(n) = \Theta(f(n)) = \Theta(n\log n)$
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$T(n) = \Theta(f (n)) = \Theta(n\log n)$
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- **二分检索：**
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@@ -362,7 +362,7 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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解：
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$a = 1, b = 2, f(n) = 1, n^{\log_2 1} = 1$
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$a = 1, b = 2, f (n) = 1, n^{\log_2 1} = 1$
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||||
根据主定理规则2：
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@@ -373,7 +373,7 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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$W(n) = 2W(\frac{n}{2}) + n - 1, W(1) = 0$
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解：
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$a = 2, b = 2, f(n) = n - 1, n^{\log_2 2} = n$
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$a = 2, b = 2, f (n) = n - 1, n^{\log_2 2} = n$
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||||
根据主定理规则2：
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@@ -385,10 +385,10 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
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解：
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$a = 2, b = 2, f(n) = n\log n, n^{\log_b a} = n$
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$a = 2, b = 2, f (n) = n\log n, n^{\log_b a} = n$
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不存在 $\epsilon > 0$ 使得：$n\log n = \Omega(n^{1 + \epsilon})$
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不存在 $c < 1$ 使 $af(\frac{n}{b}) \le cf(n)$ 对所有充分大的 $n$ 成立
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不存在 $c < 1$ 使 $af(\frac{n}{b}) \le cf (n)$ 对所有充分大的 $n$ 成立
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$2(\frac{n}{2})\log{\frac{n}{2}} = n(\log n - 1) \le cn\log n$
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@@ -5,9 +5,9 @@
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# Leetcode 70
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# 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
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# 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？
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#
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#
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# 注意：给定 n 是一个正整数。
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#
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#
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# 示例 1：
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# 输入： 2
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# 输出： 2
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@@ -21,7 +21,7 @@
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# 解释： 有三种方法可以爬到楼顶。
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# 1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
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# 2. 1 阶 + 2 阶
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# 3. 2 阶 + 1 阶
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# 3. 2 阶 + 1 阶
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class Solution:
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+1
-1
@@ -18,7 +18,6 @@ class Solution:
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if target - tmp in remain:
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return [i, remain.index(target - tmp) + i + 1]
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#### 解法2
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@@ -36,6 +35,7 @@ class Solution:
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else:
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return [dict[target - nums[i]], i]
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if __name__ == '__main__':
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solution = Solution()
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print(solution.twoSum([2, 7, 11, 15], 9))
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@@ -86,4 +86,3 @@ if __name__ == '__main__':
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print(solution.anagramSolution2("heart", "earth"), " == True")
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print(solution.anagramSolution2("python", "typhon"), " == True")
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||||
print(solution.anagramSolution2("qwert", "qwertg"), " == False")
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@@ -31,7 +31,7 @@
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import collections
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class Solution:
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def maxSlidingWindow(self, nums, k):
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@@ -105,9 +105,28 @@ class Solution:
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return res
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||||
def maxSlidingWindow2(self, nums, k):
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if not nums:
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return []
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window, res = [], []
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for i, x in enumerate(nums):
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if i >= k and window[0] <= i - k:
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window.pop(0)
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while window and nums[window[-1]] <= x:
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window.pop()
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||||
window.append(i)
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||||
if i >= k - 1:
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res.append(nums[window[0]])
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return res
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if __name__ == '__main__':
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||||
solution = Solution()
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||||
print(solution.maxSlidingWindow([1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], 3), "= \n[3, 3, 5, 5, 6, 7]")
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||||
print(solution.maxSlidingWindow([1, 3, 1, 2, 0, 5], 3), "= \n[3, 3, 2, 5]")
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||||
print(solution.maxSlidingWindow([9, 10, 9, -7, -4, -8, 2, -6], 5), "= \n[10, 10, 9, 2]")
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||||
|
||||
print(solution.maxSlidingWindow2([1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], 3), "= \n[3, 3, 5, 5, 6, 7]")
|
||||
print(solution.maxSlidingWindow2([1, 3, 1, 2, 0, 5], 3), "= \n[3, 3, 2, 5]")
|
||||
print(solution.maxSlidingWindow2([9, 10, 9, -7, -4, -8, 2, -6], 5), "= \n[10, 10, 9, 2]")
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||||
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||||
@@ -35,7 +35,6 @@ class Solution:
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||||
a. 用一个字典记录已经访问过的值及其下标
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b. 如果访问到某个值num[i]是，发现其匹配值target - nums[i] 出现在dict里面，表示其左边有一个是可以与nums[i]想加得target，
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此时返回[dict[nums[i]], i]即为结果
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4. 过程中使用set对结果集去重，保证没有重复的三元组
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"""
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# 特判，过滤掉数组元素不够三个的情况
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@@ -19,7 +19,7 @@ class ListNode:
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||||
def __init__(self, x):
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||||
self.val = x
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||||
self.next = None
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||||
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||||
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||||
def __repr__(self):
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||||
if self:
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||||
return "{}->{}".format(self.val, repr(self.next))
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@@ -42,6 +42,7 @@ class Solution:
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||||
head.next, cur, head = cur, head, head.next
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||||
return cur
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||||
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||||
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||||
if __name__ == '__main__':
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||||
head = ListNode(1)
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||||
head.next = ListNode(2)
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||||
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@@ -35,17 +35,14 @@ class Solution:
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(Knowledge)
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1. 用两个指针，pre指向当前遍历节点的前一个节点，cur指向当前节点；
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||||
2. 用last记录上一次访问的数字；
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3. 每次查看当前值和上一次访问的数字是否相同，相同则执行删除节点操作，不相同则更新last和两个指针
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||||
（讲真，感觉last有点冗余hhh，直接pre.val好像可以替代last）
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||||
2. 每次查看当前值和上一次访问的数字是否相同，相同则执行删除节点操作，不相同则两个指针右移
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||||
"""
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||||
if not head:
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||||
return None
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||||
pre, last, cur = head, head.val, head.next
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||||
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||||
pre, cur = head, head.next
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||||
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while cur:
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||||
if cur.val == last:
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||||
if cur.val == pre.val:
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||||
pre.next = cur.next
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||||
else:
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||||
last, pre = cur.val, cur
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||||
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||||
@@ -67,7 +67,6 @@ class Solution:
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||||
result, miniGap = tmp, abs(target - tmp)
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||||
return result
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||||
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||||
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||||
def threeSumClosest2(self, nums, target):
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||||
"""
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||||
:type nums: List[int]
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||||
@@ -102,9 +101,9 @@ class Solution:
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||||
first = nums[i]
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||||
left, right = i + 1, len(nums) - 1
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||||
while left < right:
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||||
tmp = first + nums[left] + nums[right]
|
||||
tmp = first + nums[left] + nums[right]
|
||||
if abs(target - tmp) < miniGap:
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||||
result, miniGap = tmp, abs(target - tmp)
|
||||
result, miniGap = tmp, abs(target - tmp)
|
||||
if tmp < target:
|
||||
left += 1
|
||||
elif tmp > target:
|
||||
@@ -114,9 +113,6 @@ class Solution:
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||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
solution = Solution()
|
||||
print(solution.threeSumClosest([-3, -2, -5, 3, -4], -1), "= -2")
|
||||
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