返回
移动零:零被放逐的技巧
前端
2023-12-18 09:23:48
移动零算法可以分为两类:
- 双指针算法
- 交换算法
双指针算法
双指针算法是解决移动零问题的最简单的方法之一。它使用两个指针来遍历数组。第一个指针指向当前位置,第二个指针指向数组末尾。当第一个指针遇到 0 时,它将第二个指针向左移动,直到第二个指针指向非零元素。然后,它将第一个指针和第二个指针指向的元素进行交换。这个过程重复进行,直到第一个指针遍历完整个数组。
def move_zeros(nums):
"""
Move all 0s to the end of the array.
Args:
nums: The array to move the 0s in.
Returns:
The array with all 0s moved to the end.
"""
# Initialize the two pointers.
i = 0
j = len(nums) - 1
# While the first pointer is less than or equal to the second pointer.
while i <= j:
# If the element at the first pointer is 0.
if nums[i] == 0:
# Move the second pointer to the left until it points to a non-zero element.
while j > i and nums[j] == 0:
j -= 1
# If the second pointer is still greater than or equal to the first pointer.
if j >= i:
# Swap the elements at the first and second pointers.
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
# Move the second pointer to the left.
j -= 1
# Move the first pointer to the right.
i += 1
# Return the array.
return nums
双指针算法的时间复杂度是 O(n),其中 n 是数组的长度。空间复杂度是 O(1),因为该算法不需要额外空间。
交换算法
交换算法是解决移动零问题的另一种方法。它通过交换数组中的元素来移动 0。该算法首先将数组中的第一个非零元素与第一个 0 元素进行交换。然后,它将数组中的第二个非零元素与第二个 0 元素进行交换,以此类推。这个过程重复进行,直到数组中的所有 0 元素都被交换到数组的末尾。
def move_zeros(nums):
"""
Move all 0s to the end of the array.
Args:
nums: The array to move the 0s in.
Returns:
The array with all 0s moved to the end.
"""
# Initialize the index of the first non-zero element.
i = 0
# Iterate over the array.
for j in range(len(nums)):
# If the element at the current index is non-zero.
if nums[j] != 0:
# Swap the elements at the current index and the first non-zero index.
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
# Increment the index of the first non-zero element.
i += 1
# Return the array.
return nums
交换算法的时间复杂度是 O(n^2),其中 n 是数组的长度。空间复杂度是 O(1),因为该算法不需要额外空间。
比较
双指针算法和交换算法都是解决移动零问题的有效方法。双指针算法的时间复杂度更低,但交换算法的空间复杂度更低。在实际应用中,我们应该根据具体情况选择合适的方法。
结论
移动零算法是解决 LeetCode 283. 移动零题目的经典算法。它要求我们编写一个函数,将给定数组中的所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。这道题目既考验了程序员的基本功,也考验了他们对算法的理解。在本文中,我们介绍了两种不同的方法来解决这道题目,并分析了每种方法的优缺点。希望通过这篇文章,你能更好地理解移动零算法的原理,并能够灵活地应用这些算法来解决实际问题。