双指针
- 1. 移动零
- 题目描述
- 解题思路
- 关键思路:
- 步骤:
- 时间复杂度:
- 空间复杂度:
- 代码实现
- 2. 盛最多水的容器
- 题目解析
- 解题思路
- 代码实现
- 3. 三数之和
- 问题描述:
- 解题思路:
- 算法步骤:
- 代码实现:
- 4. 接雨水
- 问题描述:
- 解题思路:
- 算法步骤:
- 代码实现:
1. 移动零
题目描述
给定一个数组 nums
,编写一个方法,将所有零元素移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序不变。必须 原地 修改数组,且不能使用额外的数组。
解题思路
此问题要求将数组中的所有零元素移动到末尾,保持非零元素的相对顺序不变,并且必须在原数组上修改。常规的做法可能会用两个临时数组,但这里需要在 O(1) 空间复杂度下完成任务。因此,我们需要设计一个在原数组上操作的解法。
关键思路:
我们可以使用 双指针法 来解决该问题:
- 指针
p
: 用于遍历数组中的元素,用来指向需要替换的位置(即当前非零元素应该放的位置)。 - 指针
q
: 用于遍历数组中的元素,指向当前正在检查的元素。
步骤:
-
初始化两个指针
p
和q
:p
指向当前可以插入非零元素的位置。q
用来遍历整个数组,检查每一个元素。
-
遍历数组:
- 当
nums[p]
为零时:- 如果
nums[q]
也为零,直接跳过q
,继续检查下一个元素。 - 如果
nums[q]
为非零元素,交换nums[p]
和nums[q]
,将非零元素移到前面,同时将p
和q
向后移动。
- 如果
- 当
nums[p]
不是零时,直接将p
向后移动,继续检查下一个位置。
- 当
-
结束条件: 当
q
遍历完数组时,操作结束。
时间复杂度:
- 单遍历数组,时间复杂度为 O(n),其中
n
是数组的长度。
空间复杂度:
- 使用了常数空间,仅使用了两个指针,空间复杂度为 O(1)。
代码实现
class Solution {public void moveZeroes(int[] nums) {int p = 0, q = 1;while (q < nums.length) {if (nums[p] == 0) {while (q < nums.length - 1 && nums[q] == 0) {q++;}nums[p] = nums[q];nums[q] = 0;} p++;q++;}}
}
2. 盛最多水的容器
题目解析
题目要求我们在一个给定的整数数组 height[]
中,找到两条垂直线所构成的容器的最大面积。两条线的 x 轴坐标为数组中的两个元素位置,而容器的高度则是由这两个位置的较短的线决定的。
我们可以利用 双指针法 来解决这个问题,这样可以在一次遍历中找到最大面积,且时间复杂度为 O(n)。
解题思路
-
定义两个指针:
- 初始化两个指针
p
和q
,分别指向数组的两端。即p = 0
,q = height.length - 1
。
- 初始化两个指针
-
计算面积:
- 在每一步中,我们计算当前两条垂直线之间的面积,面积的计算公式为:
area = ( q − p ) × min ( height[p] , height[q] ) \text{area} = (\text{q} - \text{p}) \times \min(\text{height[p]}, \text{height[q]}) area=(q−p)×min(height[p],height[q]) q - p
是两条线之间的宽度,min(height[p], height[q])
是这两条线所能组成的容器的高度。
- 在每一步中,我们计算当前两条垂直线之间的面积,面积的计算公式为:
-
移动指针:
- 为了找到可能的最大面积,我们需要移动其中较短的线来尝试提高容器的高度。我们移动短板的指针,若
height[p] < height[q]
,则p++
;否则,q--
。通过这种方式,我们不断调整指针,寻找可能的最大面积。
- 为了找到可能的最大面积,我们需要移动其中较短的线来尝试提高容器的高度。我们移动短板的指针,若
-
结束条件:
- 当
p
与q
相遇时,所有可能的组合都已经检查过,我们返回最大面积。
- 当
-
为什么移动短板
- 面积是由短板来决定的,如果选择移动长板保留短板,那么移动后的面积不可能比移动前的更大了。 假设移动长板后得到的新板长度比之前的短板长,那么容器的高度仍然是短板的长度,而宽度减小了;如果移动长板后得到的新板长度比之前的短板短,那么面积就更小了。
代码实现
class Solution {public int maxArea(int[] height) {int p = 0, q = height.length - 1; // 初始化指针int result = 0; // 用来存储最大面积while (p < q) {int area = (q - p) * Math.min(height[p], height[q]); // 计算当前的面积result = Math.max(result, area); // 更新最大面积// 移动短板if (height[p] < height[q]) {p++; // 如果左边的高度小,移动左指针} else {q--; // 如果右边的高度小,移动右指针}}return result; // 返回最大面积}
}
3. 三数之和
问题描述:
给定一个整数数组 nums
,找出所有和为零的三元组,要求不重复地返回结果。
解题思路:
这个问题要求在数组中找到所有和为零的三元组,并且不允许返回重复的三元组。考虑到以下几点:
- 排序:首先,我们可以将数组
nums
进行排序,这样可以更方便地处理重复元素并使用双指针方法进行优化。 - 去重:由于数组可能包含重复的元素,我们需要跳过重复的三元组。可以通过跳过相同的元素来避免重复结果。
- 双指针:对于每个固定的
i
,我们使用双指针j
和k
来遍历剩余的数组,寻找和为零的元素。这样可以有效地减少时间复杂度。 - 优化:通过判断最小的三个数和最大的两个数的和的情况,提前排除无解的情况,减少不必要的计算。
算法步骤:
- 排序数组:对
nums
数组进行排序。 - 遍历数组:用一个
i
来遍历数组,确保nums[i]
是固定的。 - 使用双指针:对于每一个固定的
i
,使用两个指针j
和k
来遍历数组中的元素,查找nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0
的三元组。 - 跳过重复元素:跳过重复的元素,以避免返回重复的三元组。
- 优化判断:通过判断数组中最小和最大的元素的和来减少不必要的计算。
代码实现:
class Solution {public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {// 先把数组变成有序的数组Arrays.sort(nums);List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();int n = nums.length;// 最后留两个位置给 j 和 kfor (int i = 0; i < n - 2; i++) {if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {// 如果和上一个数值相同就跳过,避免重复continue;}int j = i + 1;int k = n - 1;// 优化 1: 最小的三个数加和 > 0 就说明没有 j, k 加一起能 = 0,都 > 0if (nums[i] + nums[i + 1] + nums[i + 2] > 0) break;// 优化 2:nums[i] 和两个最大的数相加都 < 0,说明当前 i 和后面的任意 j, k 相加都 < 0if (nums[i] + nums[n - 1] + nums[n - 2] < 0) continue;while (j < k) {int s = nums[i] + nums[j] + nums[k];if (s == 0) {List<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(nums[i]);list.add(nums[j]);list.add(nums[k]);ans.add(list);j++;// 避免重复while (j < k && nums[j] == nums[j - 1]) {j++;}k--;// 避免重复while (k > j && nums[k] == nums[k + 1]) {k--;}} else if (s > 0) {k--;} else {j++;}}}return ans;}
}
4. 接雨水
问题描述:
给定一个整数数组 height
,其中每个元素代表一个柱子的高度。请计算能够接住多少个雨水。
解题思路:
此问题是经典的“接雨水”问题。我们需要计算每个位置能接住的雨水量。对于每个位置,能接住的雨水量取决于该位置的左边和右边的最大高度。因此,我们可以将问题转化为以下步骤:
- 计算每个位置的左边最大高度:对于数组中的每个位置
i
,我们可以记录从左到右遍历时,当前位置左边的最大高度。这样可以确定该位置上方能够容纳多少水。 - 计算每个位置的右边最大高度:对于数组中的每个位置
i
,我们可以记录从右到左遍历时,当前位置右边的最大高度。同样,这也帮助我们计算该位置上方能容纳多少水。 - 计算每个位置的水量:每个位置的水量由当前高度、左边最大高度和右边最大高度共同决定。具体来说,当前位置能容纳的水量为:
Math.min(left_max, right_max) - height[i]
。
算法步骤:
- 创建两个数组
pre_max
和suf_max
:分别记录每个位置的左边最大高度和右边最大高度。 - 计算左边最大高度:从左到右遍历,更新
pre_max[i]
为当前位置i
及其左边所有位置的最大高度。 - 计算右边最大高度:从右到左遍历,更新
suf_max[i]
为当前位置i
及其右边所有位置的最大高度。 - 计算接住的雨水:对于每个位置
i
,水量为Math.min(pre_max[i], suf_max[i]) - height[i]
,然后将水量累加得到总水量。
代码实现:
class Solution {public int trap(int[] height) {int ans = 0;int n = height.length;int[] pre_max = new int[n];int[] suf_max = new int[n];// 计算左边最大高度pre_max[0] = height[0];for (int i = 1; i < n; i++) {pre_max[i] = Math.max(pre_max[i-1], height[i]);}// 计算右边最大高度suf_max[n-1] = height[n-1];for (int i = n-2; i >= 0; i--) {suf_max[i] = Math.max(suf_max[i+1], height[i]);}// 计算每个位置的水量for (int i = 0; i < n; i++) {ans += Math.min(pre_max[i], suf_max[i]) - height[i];}return ans;}
}