算法入门：专题攻克主题一---双指针（1）移动零 复写零。

双指针算法基础：移动零与复写零问题解析

双指针算法是解决数组和链表问题的有效工具，尤其适用于需要在原数据结构上进行修改的场景。移动零和复写零是两个经典的双指针应用问题，通过这两个案例可以深入理解快慢指针的协作机制。

移动零问题

移动零要求将数组中的所有零元素移动到末尾，同时保持非零元素的相对顺序。例如，输入 [0,1,0,3,12] 应输出 [1,3,12,0,0]。

核心思路
使用快慢指针：

• 快指针（fast）遍历数组，寻找非零元素
• 慢指针（slow）标记下一个非零元素应放置的位置

当快指针遇到非零元素时，将其与慢指针位置交换，随后同步移动两个指针；若遇到零则只移动快指针。

代码实现

def moveZeroes(nums):
    slow = 0
    for fast in range(len(nums)):
        if nums[fast] != 0:
            nums[slow], nums[fast] = nums[fast], nums[slow]
            slow += 1

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，只需一次线性遍历
• 空间复杂度：O(1)，原地操作无需额外空间

复写零问题

复写零要求遇到零时复制一个零到下一位置，并右移后续元素。例如，输入 [1,0,2,3,0,4] 应输出 [1,0,0,2,3,0,0]（假设数组长度可变）。

关键步骤

1. 计算复写后的数组长度
2. 从后向前遍历，避免覆盖未处理元素

代码实现

def duplicateZeros(arr):
    possible_dups = 0
    length = len(arr) - 1
    
    # 计算需要复写的零数量
    for left
### 双指针算法基础：移动零与复写零问题解析

双指针算法是解决数组和链表问题的有效工具，尤其适用于需要在原数据结构上进行修改的场景。移动零和复写零是两个经典的双指针应用问题，通过这两个案例可以深入理解快慢指针的协作机制。

#### 移动零问题

移动零要求将数组中的所有零元素移动到末尾，同时保持非零元素的相对顺序。例如，输入 `[0,1,0,3,12]` 应输出 `[1,3,12,0,0]`。

**核心思路**  
使用快慢指针：  
- 快指针（`fast`）遍历数组，寻找非零元素  
- 慢指针（`slow`）标记下一个非零元素应放置的位置  

当快指针遇到非零元素时，将其与慢指针位置交换，随后同步移动两个指针；若遇到零则只移动快指针。

**代码实现**
```python
def moveZeroes(nums):
    slow = 0
    for fast in range(len(nums)):
        if nums[fast] != 0:
            nums[slow], nums[fast] = nums[fast], nums[slow]
            slow += 1

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，只需一次线性遍历
• 空间复杂度：O(1)，原地操作无需额外空间

复写零问题

复写零要求遇到零时复制一个零到下一位置，并右移后续元素。例如，输入 [1,0,2,3,0,4] 应输出 [1,0,0,2,3,0,0]（假设数组长度可变）。

关键步骤

1. 计算复写后的数组长度
2. 从后向前遍历，避免覆盖未处理元素

代码实现

def duplicateZeros(arr):
    possible_dups = 0
    length = len(arr) - 1
    
    # 计算需要复写的零数量
    for left