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数组中的零元素移动到末尾
闲谈
2023-09-05 13:30:12
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。
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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
-
初始化双指针: 将
left
和right
指针都初始化为0
。 -
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left
和right
指针。 -
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。