返回

数组中的零元素移动到末尾

闲谈

在解决实际问题时,算法的效率至关重要。尤其是在处理海量数据时,优化算法性能可以极大地提升效率。在 LeetCode 的第 283 题“移动零”中,我们遇到的正是这样一个场景:给定一个包含数字和零的数组,需要将所有的零元素移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。

本篇文章将通过清晰的讲解和生动的示例,引导你深入理解“移动零”问题的解法,并提供一种高效的 Python 解决方案。

SEO 关键词:

理解问题

LeetCode 的第 283 题“移动零”问题如下:

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 0 元素的相对顺序。

例如,对于输入数组 nums = [0,1,0,3,12],预期输出为 [1,3,12,0,0]

算法分析

对于“移动零”问题,我们可以采用两种主要的算法策略:

1. 遍历和交换:

for i in range(len(nums)):
    if nums[i] == 0:
        for j in range(i + 1, len(nums)):
            if nums[j] != 0:
                nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
                break

2. 双指针:

left = 0
right = 0
while right < len(nums):
    if nums[right] != 0:
        nums[left] = nums[right]
        left += 1
    right += 1
for i in range(left, len(nums)):
    nums[i] = 0

Python 解决方案

采用双指针算法,我们可以编写出以下高效的 Python 解决方案:

def move_zeroes(nums):
    left = 0
    right = 0
    while right < len(nums):
        if nums[right] != 0:
            nums[left] = nums[right]
            left += 1
        right += 1
    for i in range(left, len(nums)):
        nums[i] = 0

代码解析

  1. 初始化双指针:leftright 指针都初始化为 0

  2. 移动非零元素: 使用 while 循环,当 right 指针指向非零元素时,将该元素交换到 left 指针所指位置,并同时更新 leftright 指针。

  3. 填充剩余位置: 当所有非零元素移动完毕后,使用 for 循环将剩余位置填充为 0

复杂度分析

  • 时间复杂度: O(n),其中 n 为数组 nums 的长度。双指针算法遍历了数组一次。
  • 空间复杂度: O(1),算法不需要额外的空间。

总结

“移动零”问题是一个常见的算法问题,它考验算法设计和效率优化能力。本文介绍的双指针算法提供了一种高效的解决方案,可以在 O(n) 时间复杂度内解决该问题。通过理解算法原理和实现细节,开发者可以掌握解决此类问题的通用策略。