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🔍系列专栏：Java.数据结构
【前言】
本文聚焦 LeetCode"原地复写零"经典题目，核心需求是在固定长度数组中复写每个 0并右移其余元素，且需满足原地修改、不使用额外数组空间的约束。正向遍历易导致后续元素被覆盖，为此本文详解双指针+逆向填充的优雅解法，高效破解这一核心难点。
文章目录：
一、复写零
二、思路分析
复写零这道题是让在原数组修改，如果从前向后遍历，后面的元素会被覆盖，所以我们要找到被复写的最后一个元素，然后从后往前复写。运用双指针+逆向填充
1.找到复写的最后一个数
- 定义两个指针：cur遍历原数组，pre模拟复写后的数组指针；
- cur==0时，pre向后移动两位，cur!=0时，pre向后移动两位(因为要复写0)；
- 当pre>=n-1时，停止遍历，这时，cur指的就是要复写的最后一个元素
边界情况：如下面这种情况，pre == n时，说明要复写的最后一个元素是0，这里单独处理
- 将数组最后一位改为0，也就是n==0；
- cur向前移动一位，pre向前移动两位；
2.开始从后往前复写
从cur向前遍历，cur != 0时，就让arr[pre] == arr[cur]；
cur == 0时，就让pre和pre-1位置的数都改为0，然后继续向前复写。
三、代码展示
java
class Solution {
public void duplicateZeros(int[] arr) {
int cur = 0, pre = -1, n = arr.length;
//1.找到要复写的最后一个元素
while(cur < n){
if(arr[cur] == 0){
pre += 2;
}else{
pre++;
}
if(pre >= n-1){
break;
}
cur++;
}
//处理边界情况
if(pre == n){
arr[n-1] = 0;
cur--;
pre -= 2;
}
//开始从后向前复写
while(cur >= 0){
if(arr[cur] != 0){
arr[pre--] = arr[cur--];
}else{
arr[pre--] = 0;
arr[pre--] = 0;
cur--;
}
}
}
}四、时间和空间复杂度分析
- 时间复杂度O(n)：只需要遍历数组两次，第一次定位边界，第二次逆向填充；
- 空间复杂度O(1):使用的原数组，没有额外空间
五、总结
本解法通过双指针先定位复写边界，再逆向填充数组，既避免了正向遍历的元素覆盖问题，又实现了 O(n) 线性时间复杂度与 O(1) 常数空间复杂度的最优表现。其中"先确定边界、再逆向操作"的思路，是解决数组原地修改类问题的关键技巧，具有较强的通用性与实用性。