题⽬描述
输⼊⼀个⻓度为 n 整数数组,数组⾥⾯不含有相同的元素,实现⼀个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有的奇数位于数组的前⾯部分,所有的偶数位于数组的后⾯部分,并保证奇数和奇数,偶数和偶数之间的相对位置不变。
示例1 输⼊:[1,2,3,4] 返回值:[1,3,2,4]
示例2 输⼊:[2,4,6,5,7] 返回值:[5,7,2,4,6]
示例3 输⼊:[1,3,5,6,7] 返回值:[1,3,5,7,6]
思路及解答
空间换时间(辅助数组)
通过创建两个临时数组分别存储奇数和偶数,然后合并它们。这种方法简单易懂,但需要额外的空间。
新建⼀个数组, copy ⼀份,先计算出奇数的个数,也就是能够知道第⼀个偶数应该放在数组的哪⼀个位置,然后再遍历⼀次,依次放到对应的位置即可。
java
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
// 使用ArrayList动态存储,避免预先计算大小
List<Integer> oddList = new ArrayList<>();
List<Integer> evenList = new ArrayList<>();
// 第一次遍历:分离奇偶数
for (int num : nums) {
if (num % 2 != 0) {
oddList.add(num);
} else {
evenList.add(num);
}
}
// 合并结果
int[] result = new int[nums.length];
int index = 0;
for (int odd : oddList) {
result[index++] = odd;
}
for (int even : evenList) {
result[index++] = even;
}
return result;
}
- 时间复杂度:O(n),需要遍历数组两次(分离和合并各一次)
- 空间复杂度:O(n),需要额外的两个列表存储所有元素
双指针原地排序(类似插入排序)
使用类似插入排序的思想,维护一个"已排序奇数"的边界,当遇到奇数时,将其插入到边界位置并移动边界。这种方法不需要额外空间,但时间复杂度较高。
java
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
int oddBoundary = 0; // 奇数边界
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] % 2 != 0) {
// 从i位置向前移动到oddBoundary位置
int temp = nums[i];
// 将[i-1, oddBoundary]区间元素后移一位
for (int j = i - 1; j >= oddBoundary; j--) {
nums[j + 1] = nums[j];
}
nums[oddBoundary] = temp;
oddBoundary++;
}
}
return nums;
}
- 时间复杂度:O(n²),最坏情况下每次奇数都需要移动大量元素
- 空间复杂度:O(1),原地排序,不需要额外空间
两次遍历填充法
通过两次遍历数组,第一次填充所有奇数,第二次填充所有偶数。这种方法结合了方法一的思路,但使用固定大小的结果数组
java
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
int[] result = new int[nums.length];
int index = 0;
// 第一次遍历:填充奇数
for (int num : nums) {
if (num % 2 != 0) {
result[index++] = num;
}
}
// 第二次遍历:填充偶数
for (int num : nums) {
if (num % 2 == 0) {
result[index++] = num;
}
}
return result;
}
- 时间复杂度:O(n),需要遍历数组两次
- 空间复杂度:O(n),需要一个结果数组
稳定的双指针交换法
使用两个指针,一个从前往后找偶数,一个从后往前找奇数,然后交换它们的位置。这种方法需要特别注意保持相对顺序
java
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left < right) {
// 从左找第一个偶数
while (left < right && nums[left] % 2 != 0) {
left++;
}
// 从右找第一个奇数
while (left < right && nums[right] % 2 == 0) {
right--;
}
if (left < right) {
// 交换并保持相对顺序
int temp = nums[left];
// 将[left+1, right]区间元素前移一位
for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
nums[i - 1] = nums[i];
}
nums[right] = temp;
}
}
return nums;
}
- 时间复杂度:O(n²),最坏情况下需要移动大量元素
- 空间复杂度:O(1),原地操作
优化的双指针法(保持稳定性)
结合双指针和插入排序的思想,维护奇数指针和遍历指针,当遇到奇数时,将其插入到奇数指针位置并移动指针。
java
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
int oddPos = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] % 2 != 0) {
// 记录当前奇数
int temp = nums[i];
// 将[oddPos, i-1]区间元素后移一位
for (int j = i; j > oddPos; j--) {
nums[j] = nums[j - 1];
}
nums[oddPos] = temp;
oddPos++;
}
}
return nums;
}
- 时间复杂度:O(n²),最坏情况下需要移动大量元素
- 空间复杂度:O(1),原地操作
方法对比与总结
方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|---|
辅助数组法 | O(n) | O(n) | 实现简单,顺序有保证 | 空间开销大 |
双指针原地排序 | O(n²) | O(1) | 空间效率高 | 时间效率低 |
两次遍历填充法 | O(n) | O(n) | 时间效率高 | 空间开销中等 |
稳定双指针交换法 | O(n²) | O(1) | 空间效率高 | 实现复杂,时间效率低 |
优化双指针法 | O(n²) | O(1) | 空间效率高,顺序保证好 | 时间效率低 |