LeetCode 热题 100 283. 移动零

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：

plaintext 复制代码

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

解题思路

核心思想

双指针法：
- 使用两个指针 left 和 right，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。
- 当 nums[right] 不为 0 时，将其与 nums[left] 交换，并将 left 右移。
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

python 复制代码

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

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。
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。
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。
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

plaintext 复制代码

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

示例2

plaintext 复制代码

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 left 和 right 是否相等来减少交换次数。

优化代码

python 复制代码

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

减少交换次数：
- 只有当 left 和 right 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。
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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