【Hot100算法刷题集】双指针-01-移动零(含置零思路、移动思路、偏移量思路、冒泡法)
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题目描述
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给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。
请注意 ,必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。
题目示例
示例 1:
输入: nums = [0,1,0,3,12]
输出: [1,3,12,0,0]
示例 2:
输入: nums = [0]
输出: [0]
题目提示
●
1
1
1 <= nums.length <=
1
0
4
10^4
104
●
−
2
31
-2^{31}
−231 <= nums[i] <=
2
31
−
1
2^{31} - 1
231−1
解题思路及代码
非移动(置零)思路&&双指针解法
题目的意思是,将所有的零移动到整个数组的最后面。这里先介绍非移动的解题逻辑:使用一个下标dst保存当前最后一个非零元素的下一个位置的下标,当遍历元素nums[cur]时,如果nums[cur]非零,则执行nums[++dst]=nums[cur]操作;cur遍历完nums后,借助dst将dst之后的元素置零。
这里就是将非零元素都保存到nums数组的前面,再将剩下的位置置零。
class Solution {
public:
void moveZeroes(vector<int>& nums) {
int dst = 0;
for(int cur = 0; cur < nums.size(); cur++)
{
if(nums[cur] != 0) nums[dst++] = nums[cur];
}
for(; dst < nums.size(); dst++)
{
nums[dst] = 0;
}
}
};
移动思路&&双指针解法
使用dst记录最后一个非零元素的下标,cur记录当前遍历到的元素的下标。若nums[cur]==0
,则不需要进行任何操作,若nums[cur]!=0
,则需要swap(nums[++dst], cur)
。这里的思路是,如果遇到的是非零元素,则交换到0到dst之间,那么(dst,cur]之间就都是0。下方两张图是对该思路的演示,使用的是示例1:[0, 1, 0, 3, 12]。
class Solution {
public:
void moveZeroes(vector<int>& nums) {
int dst = -1;
for(int cur = 0; cur < nums.size(); cur++)
{
if(nums[cur] != 0) swap(nums[++dst], nums[cur]);
}
}
};
偏移量法
在上面一个解法中,(dst, cur]之间都是0,那么我们可以定义一个变量offset记录0的个数。当遍历到nums[cur]==0
时,则++offset;否则执行swap(nums[cur], nums[offset])
的操作。这个思路用示例解释更为清晰,下方图是对示例1:[0, 1, 0, 3, 12]执行该方法的演示。
这个方法的最主要的就是这个offset变量,它记录了0的个数,因而cur-offset就能找到距离cur最远的一个0,从而进行交换时,就能将非0元素换到最左0元素的位置上。
class Solution {
public:
void moveZeroes(vector<int>& nums) {
int offset = 0;
for(int cur = 0; cur < nums.size(); cur++)
{
if(nums[cur] == 0)
{
++offset;
}
else
{
swap(nums[cur], nums[cur - offset]);
}
}
}
};
冒泡法
上述算法的时间复杂度均为 O ( N ) O(N) O(N),而这里有个效率低下,但值得一探究竟的算法——冒泡法。这个思路就是冒泡排序,如果当前元素是0,通过不断将0元素交换到最后。每一次执行内层循环的目的就是为了将一个0元素交换到最后。但这个算法效率过低,效率为 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2),建议作为了解即可。
class Solution {
public:
void moveZeroes(vector<int>& nums) {
for(int i = 0; i < nums.size() - 1; i++)
{
for(int j = 0; j < nums.size() -i - 1; j++)
{
if(nums[j] == 0)
{
swap(nums[j], nums[j + 1]);
}
}
}
}
};
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