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给你一个长度为 n 的整数数组 nums **和 一个目标值 target。请你从 nums **中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。
返回这三个数的和。
假定每组输入只存在恰好一个解。
示例 1：
输入： nums = [-1,2,1,-4], target = 1
输出： 2
解释： 与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。
示例 2：
输入： nums = [0,0,0], target = 1
输出： 0
提示：
3 <= nums.length <= 1000-1000 <= nums[i] <= 1000-104 <= target <= 104
解题思路-最简单的三层循环
本题最简单的解题思路就是三层循环，初始化 res = Infinity，然后利用三层循环获取所有组合，如果相加之和与 target 之差的绝对值小于当前 res 与 target 之差的绝对值，则更新 res。
代码实现
var threeSumClosest = function(nums, target) {
const len = nums.length
let res = Infinity
for(let i = 0;i<len-2;i++){
const num1 = nums[i]
for(let j = i+1;j<len-1;j++){
const num2 = nums[j]
for(let k = j+1;k<len;k++){
const sum = num1+num2+nums[k]
if(Math.abs(sum-target)<Math.abs(res-target)){
res = sum
}
}
}
}
return res
}
但是这种最简单的解题思路效率很低，时间复杂度为 O(n³)。
解题思路-排序+双指针
初始化结果 res 及 diff = Infinity。
然后对数组进行排序，这样做的好处是可以极大缩小查找的范围，比如当前元素和前一个元素相同，则跳过当前元素的处理，因为如果当前元素和它前面的元素相同，则它所能得到的最接近结果前一个元素已经得到了。
其次还可以根据当前计算的 diff 与 0 的关系推测需要向后查找（寻找更大组合）还是需要向前查找（寻找更小组合）。
代码实现
var threeSumClosest = function(nums, target) {
let res
let diff = Infinity
nums.sort((a,b) => a-b)
for(let i = 0;i<nums.length-2;i++){
let head = i+1
let end = nums.length-1
while(head<end){
if(head>i+1 && nums[head]===nums[head-1]){
head++
continue
}
if(end<nums.length-1 && nums[end]===nums[end+1]){
end--
continue
}
const sum = nums[i]+nums[head]+nums[end]
const _diff = sum-target
if(Math.abs(_diff)<diff){
res = sum
diff = Math.abs(_diff)
}
if(_diff<0){
head++
}else{
end--
}
}
}
return res
}
这一版代码时间复杂度为 O(n²)，相对上一版的效率高了很多。
至此我们就完成了 leetcode-16-最接近的三数之和
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