【算法拾光】双指针｜移动零 + 复写零

题目 1：移动零283. 移动零 - 力扣（LeetCode）

题目描述

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：必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。尽量减少操作次数。

示例：

cpp 复制代码

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

思路分析（快慢指针）

定义慢指针 slow：指向已经处理好的区域的末尾，存放有效非 0 元素。
定义快指针 fast：遍历整个数组，寻找非 0 元素。
fast 每找到一个非 0 值，就把这个值赋值给 slow 位置，slow 向后走一步。
遍历结束后，slow 前面全部是非 0 元素；slow 到数组末尾区间，全部填充 0。

核心思想：slow 负责 "记录有效元素存放位置"，fast 负责搜索有效元素。暴力思路：遇到 0 就整体后移，时间复杂度 O (n²)，会超时；双指针 O (n)。

C++ 代码

cpp 复制代码

void moveZeroes(vector<int>& nums) {
    int slow = 0;
    // fast遍历数组，找非0元素
    for(int fast = 0; fast < nums.size(); fast++){
        if(nums[fast] != 0){
            nums[slow] = nums[fast];
            slow++;
        }
    }
    // slow之后全部填0
    for(int i = slow; i < nums.size(); i++){
        nums[i] = 0;
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：$O(n)$，最多两次遍历数组
空间复杂度：$O(1)$，原地修改，仅两个指针变量

题目 2：复写零1089. 复写零 - 力扣（LeetCode）

题目描述

给你一个长度固定的整数数组 arr，请你将该数组中出现的每个零都复写一遍，并将其余的元素向右平移。

注意：请不要在超过该数组长度的位置写入元素。要求：对输入的数组就地修改。

示例：

cpp 复制代码

输入：arr = [1,0,2,3,0,4,5,0]
输出：[1,0,0,2,3,0,0,4]
解释：第一个0复写为两个0；第二个0复写两个0；最后的0后面超出数组长度，不扩展。

思路分析

如果从左往右直接复写：会覆盖掉还没遍历到的元素，导致数据丢失。 ✅ 正确方案：先统计有效长度，再从后往前双指针覆盖

先遍历一遍，统计：如果全部复写，实际会占用多少长度 len。遇到 0，长度 + 2，非 0+1。
两个指针：slow 指向复写完成后的最后一个位置，fast 指向原数组末尾。
从后向前遍历：
- 如果 arr $fast$ ≠ 0：直接把值复制到 arr $slow$ ，slow--，fast--
- 如果 arr $fast$ == 0：slow 位置写 0，slow--；再写一个 0，slow--；fast--
注意：slow 不能小于 0，保证不越界。

关键点：从后往前，避免还没读取的元素被提前覆盖。这是本题最容易踩坑的地方。

C++ 代码

cpp 复制代码

void duplicateZeros(vector<int>& arr) {
    int n = arr.size();
    int slow = 0;
    // 第一步：统计复写后占用的长度
    int fast;
    for(fast = 0; fast < n; fast++){
        if(arr[fast] == 0){
            slow += 2;
        }else{
            slow += 1;
        }
        if(slow >= n) break;
    }
    // 从后往前覆盖
    while(fast >= 0){
        if(arr[fast] != 0){
            arr[slow - 1] = arr[fast];
            slow--;
        }else{
            // 遇到0，复写两个0
            if(slow - 1 < n) arr[slow - 1] = 0;
            if(slow - 2 < n) arr[slow - 2] = 0;
            slow -= 2;
        }
        fast--;
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：$O(n)$，两次遍历数组
空间复杂度：$O(1)$，原地修改

📌 两道题对比总结（博客重点）

表格

题目	指针方向	核心操作	坑点
移动零	从左向右	收集非 0，尾部补 0	不要一边遍历一边删除元素
复写零	先统计，从后向前	遇到 0 写两个 0	正向遍历会覆盖未读元素

共同点：快慢指针，原地数组操作，不开额外数组，属于同一系列双指针题型。

题型归类：数组原地元素搬迁 / 覆盖，笔试面试很喜欢放在一起考察，区分是否真正理解双指针而不是背模板。

小结

很多同学以为双指针只有快慢指针找环、对撞指针求和。这两道原地数组题，拓展了双指针的使用场景：元素搬迁。移动零是基础入门版本；复写零是进阶版本，增加了 "正向覆盖污染数据" 的陷阱。掌握这两道，以后遇到原地数组类题目，第一反应就可以考虑快慢指针。