每日两道力扣，day5
每日两道力扣，day5
每日两道力扣，今日是：
第一题：移除元素
1.思路：
这是代码随想录上的一道双指针算法模板题。
（1）我们先尝试暴力的方法，利用两个for循环，我们可以很好地解决这个题目。第一个for循环，用来控制数组的左端的变化，第二个for循环用来通过遍历去移除元素。只要第一个循环里的nusm[i] == val，咱们就在第二个循环里移除元素。时间复杂度O(n^2)，尽管能跑过，但显然不是最优解。
（2）为了探寻最优解，我们将引入双指针算法。这将是我们算法旅程中的好伙伴，在数组，链表，栈等等情景里面，都常常会有他的身影。暴力法运用了两个for循环，那我们可以通过双指针降维打击，只采用一个for循环解决问题。首先初始化两个指针，slow，fast为0。快指针fast先跑，用来查找数组里面值不为val的元素，找到后，利用slow和fast更新数组，循环结束后，返回的slow的大小，就是题目的解。时间复杂度为O(n)。
2.代码实现：
（1）方法一：（暴力）
class Solution {
public:
int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
int n = nums.size();
for(int i = 0; i < n; i++)
{
if(nums[i] == val)
{
for(int j = i + 1; j < n; j++)
{
nums[j - 1] = nums[j];
}
//因为此时，下标i以后的元素都往前移动了一位，为了确保不发生遗漏的情况，i也得往前移动一位
i--;
//移除了一个元素，数组大小减1
n--;
}
}
return n;
}
};（2）方法二：(双指针)
class Solution {
public:
int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
int slow = 0;
for(int fast = 0; fast < nums.size(); fast++)
{
if(val != nums[fast])
{
nums[slow++] = nums[fast];
}
}
return slow;
}
};3.细节
这个题比较简单，没有什么细节可注意的。
第二题：移动零
1.思路：
这道题是一道典型的双指针模板题。我们可以想移除元素那样采用快慢指针，其中快指针fast用来寻找不为0的元素。找到后利用swap交换nums[slow]，nums[fast]。
2.代码实现：
class Solution {
public:
void moveZeroes(vector<int>& nums) {
int slow = 0, n = nums.size();
for(int fast = 0; fast < n; fast++)
{
if(nums[fast] != 0)
{
swap(nums[slow], nums[fast]);
slow++;
}
}
}
};3.细节：
尽管写出来了，但我们看到题目的进阶提问 **进阶：**你能尽量减少完成的操作次数吗？不免疑惑，我们使用双指针算法已经很完美了，还有哪里可以优化的地方呢？如果面试官在算法面问道你这个问题时，你该怎么办？
破案：当前代码在哪里浪费了操作次数？
在 C++ 中，一次 swap(a, b) 函数的底层运行其实包含了 3 次赋值操作：
int temp = a;a = b;b = temp;
现在想象一个极端的测试用例：数组里根本没有 0 ，比如 [1, 2, 3, 4, 5]。 你的代码会怎么跑？
fast遇到1，非零。执行swap(nums[0], nums[0])。自己和自己交换（白白浪费 3 次赋值）。fast遇到2，非零。执行swap(nums[1], nums[1])。（又浪费 3 次赋值）。- ...
如果数组有 10000 个非零元素，你的代码就会做 30000 次没有意义的自我赋值操作！
为了解决这个问题，我们有两种优化方向。
第一种：打个补丁
既然问题出在"自己和自己交换"上，那我们加个判断：只有当 fast 和 slow 不在同一个位置时，才进行交换。
class Solution {
public:
void moveZeroes(vector<int>& nums) {
int slow = 0, n = nums.size();
for(int fast = 0; fast < n; fast++) {
if(nums[fast] != 0) {
// 优化点：如果不重合才交换，避免全是非0元素时的自我交换
if (slow != fast) {
swap(nums[slow], nums[fast]);
}
slow++;
}
}
}
};效果： 遇到 [1, 2, 3, 4, 5] 这样的纯非零数组时，操作次数直接降为 0 次交换。
第二种："覆盖 + 填坑" 法
swap 始终太贵了（3 次赋值）。如果不追求"实时把 0 换到后面"，我们可以采取**"两步走"**的策略：
第一步（覆盖）： 只管把非 0 的数字一股脑儿往前面扔。遇到非 0 的，直接覆盖到 slow 的位置。单次覆盖只需 1 次赋值 ！ 第二步（填坑）： 当前面都被非 0 数字占满后，slow 往后的位置本来应该都是 0。我们直接写个循环，把后面的全填成 0 就行了。
class Solution {
public:
void moveZeroes(vector<int>& nums) {
int slow = 0, n = nums.size();
// 步骤 1：把所有非 0 元素统统往前覆盖
for (int fast = 0; fast < n; fast++) {
if (nums[fast] != 0) {
// 直接覆盖，不用 swap。只需 1 次赋值操作！
nums[slow] = nums[fast];
slow++;
}
}
// 步骤 2：此时所有的非 0 元素都已经按顺序排在前面了
// slow 指向的及后面的位置，全该是 0，我们自己手动填平
for (int i = slow; i < n; i++) {
nums[i] = 0;
}
}
};为什么方案 2 更好？（算一笔账）
假设数组是 [1, 2, 3, 4, 0]（大部分是非零元素）：
- 你的原版代码：
1,2,3,4各发生一次swap。总赋值次数 = 4 * 3 = 12 次。 - "覆盖 + 填坑"法：
1,2,3,4各被提取覆盖一次（4 次）。最后给末尾补一个 0（1 次）。总赋值次数 = 5 次。
结论： 当数组中的 非零元素较多 时，方案 2（覆盖填坑法）能极大地减少操作次数，这也是 LeetCode 官方题解和高级面试中最被推崇的"操作数最少"解法。
好了，今天的每日两道力扣到这里就算是结束了，看完是不是感觉有所收获呢？如果学有所获的话，麻烦给个三连支持一下呗。感谢观看，您的支持，将是我前进路上的重要动力。