揭秘算法解题思路：一览 283. 移动 0

直面算法挑战：283. 移动 0

Leetcode 283. 移动 0 是一道经典的数组操作题，要求将数组中所有 0 移动到数组末尾，同时保持非 0 元素的相对顺序。

初探解题思路：数组操作法

最直观的解法是使用数组操作方法 splice 和 push。splice 方法可以删除数组中的元素并返回一个包含已删除元素的新数组，而 push 方法可以将元素添加到数组末尾。我们可以遍历数组，遇到 0 就将其 splice 出来，然后 push 到数组末尾。

function moveZeroes(nums) {
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    if (nums[i] === 0) {
      nums.splice(i, 1);
      nums.push(0);
    }
  }
  return nums;
}

虽然这种方法简单易懂，但它的时间复杂度和空间复杂度都为 O(n^2)，其中 n 是数组的长度。因为每次 splice 操作都需要遍历整个数组，所以整体时间复杂度会达到 O(n^2)。

优化算法：双指针法

为了提高效率，我们可以采用双指针法。设置两个指针，一个指向当前位置（i），另一个指向第一个未处理的 0 元素（j）。当 i 不指向 0 时，将 nums[i] 复制到 nums[j]，然后将 j 向后移动。当 i 指向 0 时，保持 j 不动，继续移动 i。重复此过程，直到 i 到达数组末尾。

function moveZeroes(nums) {
  let j = 0;
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    if (nums[i] !== 0) {
      nums[j] = nums[i];
      j++;
    }
  }
  while (j < nums.length) {
    nums[j] = 0;
    j++;
  }
  return nums;
}

双指针法的优化之处在于它避免了数组元素的多次移动，时间复杂度降低为 O(n)，空间复杂度也降低为 O(1)。

性能分析：时间和空间复杂度

• 数组操作法： 时间复杂度 O(n^2)，空间复杂度 O(n^2)
• 双指针法： 时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)

双指针法在时间和空间效率上都优于数组操作法，因此更适合解决此类问题。

总结

通过剖析 Leetcode 283. 移动 0 的解题思路，我们不仅掌握了具体问题的解决方法，更重要的是理解了算法解题的思维过程。从直观的数组操作法到更优化的双指针法，我们领会了如何权衡时间和空间复杂度，选择最合适的算法。此外，文章对时间复杂度和空间复杂度的分析也加深了我们对算法性能的理解。希望本文能帮助读者提升算法解题能力，在未来的编程挑战中游刃有余。