LeetCode334 的目标是判断数组里是否存在下标 i 整个思路的核心不是固定锁定某一组 i、j，而是持续维护最容易匹配成功的 “递增二元对”。first 是当前见过最小的数字，second 是在 first 之后、比 first 大里面尽可能小的值。如果后续出现一个数字大于 second，就说明一定存在 i 重点：就算 first 更新到 second 的后面，也不影响正确性，second 记录的是历史上一个合法二元对的第二个值，只要后面出现更大的值，就一定存在合法顺序。 pub fn increasing_triplet(nums: Vec) -> bool { let mut first = i32::MAX; let mut second = i32::MAX; for &num in &nums { if num <= first { first = num; } else if num <= second { second = num; } else { return true; } } false } 配套测试用例： 【常见问题】 问题 1：Rust 写 LeetCode334 递增的三元子序列，贪心方案为什么只用 first、second 两个变量就够用？ 回答 1：LeetCode334 贪心解法里 first 维护遍历到的最小值，second 维护大于 first 的最小候选，只要遇到比 second 更大的值，就代表存在递增三元子序列，不需要记录完整下标，一趟扫描完成，满足 O (1) 空间。 问题 2：LeetCode334 递增的三元子序列贪心逻辑，当 first 更新到 second 之后，算法为什么不会出错？ 回答 2：LeetCode334 的 second 保存的是历史上一组合法递增二元对的第二个数，就算后面 first 更新到 second 的后方，只要后续数字大于 second，就一定能找到满足 i 问题 3：Rust 实现 LeetCode334 递增的三元子序列，如果把判断条件 num <= first 改成 num < first 会出现什么问题？ 回答 3：如果改成严格小于，遇到连续相同数字，比如数组 [1,1,1]，不会更新 first、second，有可能出现逻辑异常，相等元素不能作为递增链延伸，所以这里必须使用 <=。 问题 4：LeetCode334 递增的三元子序列，双向遍历方案为什么不满足题目的进阶要求？ 回答 4：双向遍历需要提前预处理左侧最小值数组、右侧最大值数组，额外空间是 O (n)，而 LeetCode334 的进阶要求是 O (1) 额外空间，因此面试优先推荐 Rust 双变量贪心版本。 【参考资料】 [2026-11-14]（Rust LeetCode334 算法题解）阿里云开发者社区 [2026-11-14]（334. 递增的三元子序列 官方题解）力扣 LeetCode [2026-11-10]（Increasing Triplet Subsequence Rust greedy solution）LeetCode The Hard Way [2026-10-20]（LeetCode 334 贪心思路深度拆解）吴师兄学算法 [2025-11-18]（LeetCode 334 递增三元子序列边界与易错点）hueco.tistory.com 【免责声明】 本文内容整理自 LeetCode 官方题解、Rust 社区提交样例、算法公开博客；LeetCode334 递增的三元子序列贪心思路存在理解门槛，该 Rust 代码仅适用于算法练习与面试刷题；不同版本的 Rust 标准库、在线判题环境对整数边界处理逻辑一致，但在生产业务中如果需要拓展到更长递增子序列，推荐改用贪心 + 二分的 LIS 方案，本文不构成生产代码直接复用的保证。题目基础信息
多种方案对比表
方案 时间复杂度 空间复杂度 适合场景 缺点 贪心双变量（推荐 Rust 写法） O(n) O(1) 大数据、面试最优解 不容易直观理解 first 更新后顺序的问题 双向遍历（左右预存最值） O(n) O(n) 新手理解逻辑 占用数组，不满足进阶空间要求 DP（LIS） O(n²) O(n) 通用最长递增子序列思路 大数据直接超时 暴力三层循环 O(n³) O(1) 极小数组演示 数据量稍微变大直接超时 贪心 + 二分 LIS O(n log n) O(n) 需要拓展找长度 k 的递增子序列 空间不是常数 贪心算法完整逻辑
Rust 可提交完整代码
分步走样例推演（[2,1,5,0,4,6]）
高频坑点清单
Rust 实现 LeetCode334 递增的三元子序列，贪心 O (n) 零额外空间题解
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