leetcode之Move Zeroes(283)

本文介绍了一种在原地操作的高效算法,用于将数组中所有零元素移动至数组末尾,同时保持非零元素的相对顺序不变。通过具体示例展示了算法的实现过程,并提供了一段Python代码作为参考。

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题目:

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。

示例:

输入: [0,1,0,3,12]
输出: [1,3,12,0,0]

说明:

  1. 必须在原数组上操作,不能拷贝额外的数组。
  2. 尽量减少操作次数。

Python代码:

class Solution(object):
    def moveZeroes(self, nums):
        j = 0
        for i in range(len(nums)):
            if nums[i] != 0:
                nums[j] = nums[i]
                j += 1
        nums[j:] = [0]*(len(nums)-j)

 

### LeetCode 283 题目解析 LeetCode283 题名为 **Move Zeroes**,其目标是将数组中的所有零移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。以下是基于此问题的一种高效解决方案。 #### 方法描述 一种常见的解决方法是通过双指针技术实现。具体来说,定义两个指针 `i` 和 `j`,其中 `i` 负责遍历整个数组,而 `j` 则用于记录下一个非零元素应该放置的位置。当遇到非零元素时,将其交换至位置 `j` 并更新 `j` 的值。这种方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。 下面是具体的代码实现: ```python class Solution: def moveZeroes(self, nums): """ Do not return anything, modify nums in-place instead. """ j = 0 # 记录下一个非零元素应放的位置 for i in range(len(nums)): if nums[i] != 0: # 如果当前元素不是零,则将其移到前面 nums[j], nums[i] = nums[i], nums[j] j += 1 # 更新非零元素的目标索引 ``` 上述代码的核心逻辑在于利用原地操作来减少额外的空间开销[^6]。 --- #### 测试用例验证 为了确保算法的有效性和鲁棒性,可以设计一些测试用例对其进行验证。例如: ```python # 初始化类实例 solution = Solution() # 测试用例 1 nums_1 = [0, 1, 0, 3, 12] solution.moveZeroes(nums_1) print(nums_1) # 输出应为 [1, 3, 12, 0, 0] # 测试用例 2 nums_2 = [0, 0, 1] solution.moveZeroes(nums_2) print(nums_2) # 输出应为 [1, 0, 0] ``` 以上测试用例展示了不同输入情况下的正确输出结果。 --- #### 性能分析 该算法仅需一次遍历即可完成任务,因此时间复杂度为 \(O(n)\),其中 \(n\) 是数组长度。由于不需要任何额外的数据结构存储中间状态,故空间复杂度为 \(O(1)\)[^7]。 ---
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