移动零——双指针算法

算法介绍

常见的双指针有两种形式,⼀种是对撞指针,⼀种是左右指针。

对撞指针⼀般用于顺序结构中,也称左右指针。

        • 对撞指针从两端向中间移动。⼀个指针从最左端开始,另⼀个从最右端开始,然后逐渐往中间逼近。

        • 对撞指针的终止条件⼀般是两个指针相遇或者错开(也可能在循环内部找到结果直接跳出循环),也就是:

                ◦ left == right (两个指针指向同⼀个位置)

                ◦ left > right (两个指针错开)

快慢指针又称为龟兔赛跑算法,其基本思想就是使用两个移动速度不同的指针在数组或链表等序列结构上移动。 这种方法对于处理环形链表或数组非常有用。

    其实不单单是环形链表或者是数组,如果我们要研究的问题出现循环往复的情况时,均可考虑使用快慢指针的思想。

快慢指针的实现方式有很多种,最常用的⼀种就是:

        • 在⼀次循环中,每次让慢的指针向后移动⼀位,而快的指针往后移动两位,实现⼀快⼀慢。 (前几篇的链表题目中涉及过)

题目链接

移动零icon-default.png?t=O83Ahttps://leetcode.cn/problems/move-zeroes/description/

题目要求

样例

算法思路 

         在本题中,我们可以用⼀个 cur 指针来扫描整个数组,另⼀个 dest 指针用来记录非零数序列的最后⼀个位置。根据 cur 在扫描的过程中,遇到的不同情况,分类处理,实现数组的划分。 在 cur 遍历期间,使 [0, dest] 的元素全部都是非零元素, [dest + 1, cur - 1] 的元素全是零。

个人复写思路 

1、定义 cur=0(用来遍历数组) 和 dest =0(指向非零元素序列的最后⼀个位置)

2、cur 依次往后遍历每个元素,遍历到的元素会有下⾯两种情况

       (1) nums[cur]!=0 时,交换两个指针所对应的值,cur++ ,dest++

                {

                        int tmp=nums[dest];

                        nums[dest]=nums[cur];

                        nums[cur]=tmp;

                 }

       (2)nums[cur] ==0 时,cur ++扫描下一个元素,我们的目标是让[dest+1,cur-1]区间内存放 0 元素,因此,cur 遇见 0,直接 ++,即可将 放在 cur-1 的位置上,[dest+1,cur-1] 的区间内

3、整理代码,cur 放在 for 循环内(任何情况 cur++

通过双指针,数组为被划分3部分:

当 cur 遍历完,即 

解题代码

class Solution {
    public void moveZeroes(int[] nums) {
        for(int cur=0,dest=0;cur<nums.length;cur++){
            if(nums[cur]!=0){
                int tmp=nums[dest];
                nums[dest]=nums[cur];
                nums[cur]=tmp;
                dest++;
            }
        }
    }
}

扩展 

    由本题“数组划分”我们可能会想到之前做的题目,像给定一个值 tmp 将数组划分2部分,大于 tmp 的元素在前,小于 tmp 的元素在后,我们仅将本题中 nums [cur] == 0换成 nums [cur] > tmp 稍作更改即可

### 双指针算法概述 双指针是一种高效的算法设计技巧,在处理数组或链表等问题时特别有用。该方法通过设置两个指向数据结构不同位置的指针,可以有效地减少时间复杂度并提高解决问题的速度[^1]。 #### 实现方式 对于不同的问题场景,双指针的具体实现会有所差异。下面给出一种常见的形式——用于查找满足特定条件的一对元素: ```python def two_sum(nums, target): nums.sort() # 对列表进行排序以便后续操作 left, right = 0, len(nums) - 1 while left < right: current_sum = nums[left] + nums[right] if current_sum == target: return (nums[left], nums[right]) elif current_sum < target: left += 1 else: right -= 1 return None ``` 这段代码展示了如何在一个已知范围内寻找两个数使得它们相加等于给定的目标值 `target` 的过程。 #### 应用场景 - **线性扫描**:当需要遍历整个序列一次即可完成任务时(如判断是否存在某一对数值),可以通过调整其中一个指针的位置来进行高效搜索。 - **滑动窗口**:适用于解决连续子串/子数组类的问题,比如求解最长不含重复字符的字串长度等情形下非常有效率。 - **有序集合中的二分查找变种**:如果输入的数据已经预先经过排序,则可以在某些情况下采用类似于上述例子的方法来加速查询速度;这通常涉及到设定起始点和终点作为初始边界,并根据中间值与目标之间的关系动态更新这两个端点直至收敛于正确答案为止。 - **多维空间内的最短路径计算**:虽然严格意义上不属于传统意义上的“双指针”,但在涉及多个维度上的距离测量时也可以借鉴类似的思路去简化逻辑流程。 #### 示例分析 考虑这样一个具体实例:“给定一个整型数组 `nums` 和一个目标值 `target` ,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。” 这里就可以运用到前面提到过的双指针策略了。先将原数组按照从小到大顺序排列好之后再执行如下步骤: 1. 初始化左指针位于索引0处,右指针处于最后一个元素所在位置; 2. 计算当前所选两数之和并与期望的结果比较大小; 3. 如果刚好匹配则记录这对组合及其对应的原始索引位; 4. 否则依据实际情况移动相应的指针继续尝试其他可能性直到找到合适的配对或者确认不存在这样的情况存在。 这种方法不仅能够显著降低时间消耗而且易于理解掌握[^2]。
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