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宁波网站建设联系荣胜,谷歌网站模板,专业的上海网站建设公司,wordpress博客功能LeetCode 热题 100 | 283. 移动零 大家好,今天我们来解决一道经典的算法题——移动零。这道题在LeetCode上被标记为简单难度,要求我们将数组中的所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。下面我将详细讲解解题思路,…

LeetCode 热题 100 | 283. 移动零

大家好,今天我们来解决一道经典的算法题——移动零。这道题在LeetCode上被标记为简单难度,要求我们将数组中的所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。下面我将详细讲解解题思路,并附上Python代码实现。


问题描述

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,同时保持非零元素的相对顺序。要求原地操作,不能复制数组。

示例:

输入: nums = [0,1,0,3,12]
输出: [1,3,12,0,0]

解题思路

核心思想
  1. 双指针法

    • 使用两个指针 leftright,其中 left 指向当前已经处理好的非零元素的末尾,right 用于遍历数组。
    • nums[right] 不为 0 时,将其与 nums[left] 交换,并将 left 右移。
  2. 原地操作

    • 通过交换元素的方式,避免使用额外的空间。

Python代码实现

def moveZeroes(nums):left = 0  # 指向当前已经处理好的非零元素的末尾for right in range(len(nums)):# 如果当前元素不为0,则将其移动到left位置if nums[right] != 0:nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]left += 1# 测试示例
nums1 = [0, 1, 0, 3, 12]
nums2 = [0]moveZeroes(nums1)
moveZeroes(nums2)print(nums1)  # 输出: [1, 3, 12, 0, 0]
print(nums2)  # 输出: [0]

代码解析

  1. 初始化指针

    • left 指针初始化为 0,表示当前已经处理好的非零元素的末尾。
  2. 遍历数组

    • 使用 right 指针遍历数组,当 nums[right] 不为 0 时,将其与 nums[left] 交换,并将 left 右移。
  3. 交换元素

    • 通过交换操作,将非零元素移动到数组的前面,同时保持相对顺序。
  4. 原地操作

    • 直接在原数组上进行操作,不需要额外的空间。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是数组的长度。我们只需要遍历数组一次。
  • 空间复杂度:O(1),只使用了常数个额外空间。

示例运行

示例1
输入: nums = [0, 1, 0, 3, 12]
输出: [1, 3, 12, 0, 0]
示例2
输入: nums = [0]
输出: [0]

进阶:减少操作次数

在基本解法中,我们每次遇到非零元素都会进行一次交换操作。如果数组中没有 0,这种交换是不必要的。可以通过判断 leftright 是否相等来减少交换次数。

优化代码
def moveZeroes_optimized(nums):left = 0  # 指向当前已经处理好的非零元素的末尾for right in range(len(nums)):# 如果当前元素不为0,则将其移动到left位置if nums[right] != 0:if left != right:  # 避免不必要的交换nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]left += 1# 测试示例
nums1 = [0, 1, 0, 3, 12]
nums2 = [0]moveZeroes_optimized(nums1)
moveZeroes_optimized(nums2)print(nums1)  # 输出: [1, 3, 12, 0, 0]
print(nums2)  # 输出: [0]

优化代码解析

  1. 减少交换次数

    • 只有当 leftright 不相等时,才进行交换操作。
    • 这样可以避免在数组中没有 0 时进行不必要的交换。
  2. 时间复杂度

    • 仍然是 O(n),但实际运行效率更高。

总结

通过使用双指针法,我们可以高效地将数组中的 0 移动到末尾,同时保持非零元素的相对顺序。优化后的代码进一步减少了不必要的交换操作,提高了运行效率。希望这篇题解对大家有所帮助,如果有任何问题,欢迎在评论区留言讨论!

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