移动零：算法详解与 LeetCode 实战

摘要：

在编程中，数组操作是不可或缺的一部分。LeetCode 上的移动零问题考查了我们处理数组的能力，并挑战我们设计高效的解决方案。本文将深入探讨移动零算法，从原理到 LeetCode 实战，为您提供全面的指南。

引言：

移动零问题本质上是将一个数组中的所有零移动到数组末尾，同时保持非零元素的相对顺序。例如，给定数组 [0, 1, 0, 3, 12]，移动零后的结果为 [1, 3, 12, 0, 0]。

算法详解：

要解决移动零问题，可以使用双指针法。该算法包含两个指针：

• **slow 指针：指向非零元素。
• **fast 指针：遍历数组，查找非零元素。

算法步骤如下：

1. 将 slow 和 fast 指针都初始化为 0。
2. 如果 fast 指针指向的元素不为 0，则将该元素复制到 slow 指针指向的位置。
3. 将 slow 和 fast 指针都向后移动一位。
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到 fast 指针遍历完数组。
5. 将 slow 指针之后的剩余元素都设置为 0。

LeetCode 实战：

在 LeetCode 上，移动零问题通常以 283. Move Zeroes 的形式出现。可以使用以下 Python 代码解决该问题：

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

优化与讨论：

• 为了提高算法效率，我们可以将 slow 和 fast 指针同时向后移动，从而减少赋值操作的次数。
• 对于大型数组，还可以使用原地算法，该算法不会创建新数组，而是直接修改输入数组。

应用场景：

移动零算法在实际应用中非常有用，例如：

• 过滤数据：去除数组中的无效值（如零或空字符串）。
• 排序：将非零元素聚集在一起，以便后续进行排序操作。
• 数据压缩：通过移除不必要的零值来压缩数据结构。

结论：

移动零算法是一种简洁高效的方法，用于解决 LeetCode 上常见的数组操作问题。通过理解算法原理并结合实际应用，我们可以有效地处理数组并解决更复杂的编程挑战。