lintcode539 - Move Zeroes

Given an array nums, write a function to move all 0's to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements.
Example
Given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0].
Notice
1. You must do this in-place without making a copy of the array.
2. Minimize the total number of operations.

 

转换思路,swap的时候不是想着把零都移到最后面去(这种思路会让非零数相对位置变乱),而是把非零数挪到前面连续非零数的尾端。因为要保持非零数的相对位置,所以想到不能用相向双指针,而应该是同向双指针。

双指针。O(n)
中间状态是:一串非零数,一串零,一串未知。
i标定已处理范围,[0, i)下标的内容都是非零的。(开括号是因为一开始不知道第一个位置是不是0)
j遍历指针,在找到一个非零对象时,与i对象互换,让非零串增长。从而可以i++j++
遍历逻辑:j指0时,只加j。j指非0时,swap,加i,加j。 

类似题目: Remove Duplicates from Sorted Array。 https://www.cnblogs.com/jasminemzy/p/9704494.html

 

实现:

class Solution {
    public void moveZeroes(int[] nums) {
        int i = 0, j = 0;
        while (i < nums.length && j < nums.length) {
            if (nums[j] == 0) {
                j++;
            } else {
                int temp = nums[i];
                nums[i] = nums[j];
                nums[j] = temp;
                i++;
                j++;
            }
        }
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jasminemzy/p/9479214.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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