15.三数之和

给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 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 1：

输入：nums = [-1,0,1,2,-1,-4]
输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]
解释：
nums[0] + nums[1] + nums[2] = (-1) + 0 + 1 = 0 。
nums[1] + nums[2] + nums[4] = 0 + 1 + (-1) = 0 。
nums[0] + nums[3] + nums[4] = (-1) + 2 + (-1) = 0 。
不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2] 。
注意，输出的顺序和三元组的顺序并不重要。

思路：由题中我们可知i != j、i != k 且 j != k，那么为了方便我们查找和判断，我们可以先对nums进行排序，定义一个i用于循环遍历，需注意的是，我们后续返回的是三元组，因此循环条件为i<nums.size()-2，在进行遍历时，判断到nums[i] + nums[i+1] + nums[i+2] > 0,直接break，因为我们此前已对数组进行排序，后续没有再进行遍历的必要了，同时，如果nums[i] == nums[i-1]，我们需要continue，nums[i] + nums[nums.size()-2] + nums[nums.size()-1] < 0，continue;
此时我们需要一个二维vector容器来存储我们得到的答案;
接着，我们可以定义j = i+1,k = nums.size() - 1，此时j所在位置为i后一位，k代表数组中最大值所在位置，此时，我们可以直接将其用于判断，当sum > 0时，k--;sum < 0时，j++；
当我们找到符合条件的i，j，k，时，将其位置上的值存入vector容器中；
在找其他符合条件的值时需去重。

代码实现：

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
        ranges::sort(nums); // sort(nums.begin(),nums.end());
        vector<vector<int>> ans;
        int n = nums.size();
        for (int i = 0; i < n - 2; i++) {
            int x = nums[i];
            if (i > 0 && x == nums[i - 1])
                continue;
            if (x + nums[i + 1] + nums[i + 2] > 0)
                break;
            if (x + nums[n - 2] + nums[n - 1] < 0)
                continue;
            int j = i + 1, k = n - 1;
            while (j < k) {
                int s = x + nums[j] + nums[k];
                if (s > 0) {
                    k--;
                } else if (s < 0) {
                    j++;
                } else {
                    ans.push_back({x, nums[j], nums[k]});
                    j++;
                    while (j < k && nums[j] == nums[j - 1]) {
                        j++;
                    }
                    k--;
                    while (k > j && nums[k] == nums[k + 1]) {
                        k--;
                    }
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

时间复杂度：O(n^2)
空间复杂度：O(long n)（不考虑二维数组，使用排序）