大厂算法面试之leetcode精讲19.数组

大厂算法面试之leetcode精讲19.数组

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目录:

1.开篇介绍

2.时间空间复杂度

3.动态规划

4.贪心

5.二分查找

6.深度优先&广度优先

7.双指针

8.滑动窗口

9.位运算

10.递归&分治

11剪枝&回溯

12.堆

13.单调栈

14.排序算法

15.链表

16.set&map

17.栈

18.队列

19.数组

20.字符串

21.树

22.字典树

23.并查集

24.其他类型题

数组操作的时间复杂度

  • Access:O(1)

  • Search:O(n)

  • Insert: 平均O(n),最好的情况下O(1),也就是在数组尾部插入O(1),最坏的情况下O(n)

  • Delete;平均O(n),最好的情况下O(1),也就是在数组尾部删除O(1),最坏的情况下O(n)

大厂算法面试之leetcode精讲19.数组

283. 移动零 (easy)

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方法1:两次遍历
  • 思路:遍历数组,定义索引j为数组的第一个位置,遇上非0元素,让j位置上的元素等于这个非0元素,遍历完数组之后,j位置之后的元素全部置为0
  • 复杂度:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

js:

var moveZeroes = function (nums) {
    let j = 0;
    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
        if (nums[i] !== 0) {//遇到非0元素,让nums[j] = nums[i],然后j++
            nums[j] = nums[i];
            j++;
        }
    }
    for (let i = j; i < nums.length; i++) {//剩下的元素全是0
        nums[i] = 0;
    }
    return nums;
};

java:

class Solution {
	public void moveZeroes(int[] nums) {
		if(nums==null) {
			return;
		}
		int j = 0;
		for(int i=0;i<nums.length;++i) {
			if(nums[i]!=0) {
				nums[j++] = nums[i];
			}
		}
		for(int i=j;i<nums.length;++i) {
			nums[i] = 0;
		}
	}
}	

方法2:双指针一次遍历
  • 思路:定义left、right指针,right从左往右移动,遇上非0元素,交换left和right对应的元素,交换之后left++
  • 复杂度:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

js:

var moveZeroes = function(nums) {
    let left=0,right=0
    while(right<nums.length){
        if(nums[right]!==0){//遇上非0元素,交换left和right对应的元素
            swap(nums,left,right)
            left++//交换之后left++
        }
        right++
    }
};
function swap(nums,l,r){
    let temp=nums[r]
    nums[r]=nums[l]
    nums[l]=temp
}

java:

class Solution {
	public void moveZeroes(int[] nums) {
		if(nums==null) {
			return;
		}
		int j = 0;
		for(int i=0;i<nums.length;i++) {
			if(nums[i]!=0) {
				int tmp = nums[i];
				nums[i] = nums[j];
				nums[j++] = tmp;
			}
		}
	}
}	

75. 颜色分类 (medium)

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方法1.双指针
  • 思路:准备p0,p1两个指针,p0指向0元素,p1指向1,初始化的时候,两个指针都指向数组的第一个位置。然后循环数组
    1. 遇见1就交换当前元素和p1,让p1加1,向前移动一位
    2. 遇见0就交换当前元素和p0,如果p1小于p0,则此时p0指向的元素是1,与i位置元素交换之后 这个交换过去的1位置就不对了,所以交换过去的1需要在和p1交换一下,这时p0和p1都指向了正确的元素,所以都需要向前移动一次。如果p0等于p1,则前面的元素都是0,所以p0和p1也要向前移动一次
  • 复杂度:时间复杂度O(n),n是数组的长度,空间复杂O(1)

js:

var sortColors = function (nums) {
    let p0 = 0 //指向0
    let p1 = 0 //指向0

    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
        if (nums[i] === 1) {//如果当前i指向的元素等于1,则交换当前元素和p1指向的元素
            let temp = nums[p1]
            nums[p1] = nums[i]
            nums[i] = temp
            p1++
        } else if (nums[i] === 0) {//如果当前i指向的元素等于0,则交换当前元素和p0指向的元素
            let temp = nums[p0]
            nums[p0] = nums[i]
            nums[i] = temp
            //如果p0小于p1 则此时p0指向的元素是1,与i位置元素交换之后 这个交换过去的1位置就不对了 所以交换过去的1需要在和p1交换一下
            if (p0 < p1) {
                temp = nums[i];
                nums[i] = nums[p1];
                nums[p1] = temp;
            }
            //每次交换0之后都要移动p0和p1,如果p0===p1,则前面都是0,如果p0<p1,前面的代码已经交换了两次
            p0++
            p1++
        }
    }
};

java

class Solution {
    public void sortColors(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int p0 = 0, p1 = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (nums[i] == 1) {
                int temp = nums[i];
                nums[i] = nums[p1];
                nums[p1] = temp;
                ++p1;
            } else if (nums[i] == 0) {
                int temp = nums[i];
                nums[i] = nums[p0];
                nums[p0] = temp;
                if (p0 < p1) {
                    temp = nums[i];
                    nums[i] = nums[p1];
                    nums[p1] = temp;
                }
                ++p0;
                ++p1;
            }
        }
    }
}

方法2.双指针
  • 思路:准备两指针,p0指向元素0,它左边的都是0,p2指向2,它右边都是2,然后循环数组,当循环到了p2,说明p2右边的元素都是正确的数,所以i<=p2
    1. 如果此时i指向元素2 i小于p2 则不断交换p2和i指向的元素 因为交换过来的数可能还是2,那这个2就处于不正确的位置了
    2. 如果此时i指向元素0 则交换p0和i指向的元素
    3. 循环完成则0和2都拍好了,中间的1自然也是正确的位置
  • 复杂度:时间复杂度O(n),n是数组的长度,空间复杂O(1)

js:

var sortColors = function (nums) {
    let p0 = 0;//指向0
    let p2 = nums.length - 1;//指向2
    for (let i = 0; i <= p2; i++) {//当循环到了p2 说明p2右边的元素都是正确的数,所以i<=p2
        //如果此时i指向元素2 i小于p2 则不断交换p2和i指向的元素 因为交换过来的数可能还是2,那这个2就处于不正确的位置了
        while (nums[i] === 2 && i < p2) {
            let temp = nums[i];
            nums[i] = nums[p2];
            nums[p2] = temp;
            p2--;
        }
        //如果此时i指向元素0 则交换p0和i指向的元素
        if (nums[i] === 0) {
            let temp = nums[i];
            nums[i] = nums[p0];
            nums[p0] = temp;
            p0++;
        }
    }
};

//写法2
var sortColors = function (nums) {
    const swap = (list, p1, p2) => [list[p1], list[p2]] = [list[p2], list[p1]]
    let red = 0,
        blue = nums.length - 1,
        p = 0

    while (p <= blue) {
        switch (nums[p]) {
            case 0:
                swap(nums, red++, p)
                p++
                break;
            case 1://遇见1 一直让p++ 这样即使交换过来的是2 也是处于正确的位置
                p++
                break;
            case 2:
                swap(nums, blue--, p)
            
                break;
            default:
                break;
        }
    }
};

java

class Solution {
    public void sortColors(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int p0 = 0, p2 = n - 1;
        for (int i = 0; i <= p2; ++i) {
            while (i <= p2 && nums[i] == 2) {
                int temp = nums[i];
                nums[i] = nums[p2];
                nums[p2] = temp;
                --p2;
            }
            if (nums[i] == 0) {
                int temp = nums[i];
                nums[i] = nums[p0];
                nums[p0] = temp;
                ++p0;
            }
        }
    }
}

//写法2
public class Solution {
    public void sortColors(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        if (len < 2) {
            return;
        }

        int red = 0;
        int blue = len;
        int p = 0;
      
        while (p < blue) {
            if (nums[p] == 0) {
                swap(nums, p, red);
                red++;
                p++;
            } else if (nums[p] == 1) {
                p++;
            } else {
                blue--;
                swap(nums, p, blue);
            }
        }
    }

    private void swap(int[] nums, int index1, int index2) {
        int temp = nums[index1];
        nums[index1] = nums[index2];
        nums[index2] = temp;
    }
}

167. 两数之和 II - 输入有序数组 (easy)

大厂算法面试之leetcode精讲19.数组

方法1:二分法
  • 思路:循环数组,从当前元素右边的元素二分查找另一个元素,使他们的和是target
  • 复杂度:时间复杂度O(nlogn),遍历数组,每次遍历都进行了二分。空间复杂度O(1)

js:

var twoSum = function (numbers, target) {
    let len = numbers.length,
        left = 0,
        right = len - 1,
        mid = 0
    for (let i = 0; i < len; ++i) {//循环数组,从右边的元素二分查找另一个元素
        left = i + 1
        while (left <= right) {
            mid = parseInt((right - left) / 2) + left
            if (numbers[mid] == target - numbers[i]) {
                return [i + 1, mid + 1]
            } else if (numbers[mid] > target - numbers[i]) {
                right = mid - 1
            } else {
                left = mid + 1
            }
        }
    }
    return [-1, -1]
}

java:

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
        for (int i = 0; i < numbers.length; ++i) {
            int left = i + 1, right = numbers.length - 1;
            while (left <= right) {
                int mid = (right - left) / 2 + left;
                if (numbers[mid] == target - numbers[i]) {
                    return new int[]{i + 1, mid + 1};
                } else if (numbers[mid] > target - numbers[i]) {
                    right = mid - 1;
                } else {
                    left = mid + 1;
                }
            }
        }
        return new int[]{-1, -1};
    }
}
方法2:双指针
  • 思路:应以left和right指针,初始分别在数组的两端,然后不断判断两个指针指向的数字之和 和target的大小,和大了 ,right左移一位,和小了,left右移一位
  • 复杂度:时间复杂度O(n),数组总共遍历一次。空间复杂度O(1)

js:

var twoSum = function (numbers, target) {
    let [left, right] = [0, numbers.length - 1];//左右指针
    while (left < right) {//
        if (numbers[left] + numbers[right] > target) {//和大了 right左移一位
            right--;
        } else if (numbers[left] + numbers[right] < target) {//和小了left右移一位
            left++;
        } else {
            return [left + 1, right + 1];
        }
    }
};

java

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
        int left = 0, right = numbers.length - 1;
        while (left < right) {
            int sum = numbers[left] + numbers[right];
            if (sum == target) {
                return new int[]{left + 1, right + 1};
            } else if (sum < target) {
                ++left;
            } else {
                --right;
            }
        }
        return new int[]{-1, -1};
    }
}

209. 长度最小的子数组 (medium)

方法1:滑动窗口

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  • 思路:左右指针是滑动窗口的两边,用滑动窗口循环数组,不断扩大窗口,如果窗口中元素的和大于target,就开始缩小窗口,然后更新最小滑动窗口
  • 复杂度:时间复杂度O(n),数组中的元素都遍历一次,空间复杂度O(1)

js:

var minSubArrayLen = function(target, nums) {
    const len = nums.length;
    let l = r = sum = 0, 
        res = len + 1; //最大的窗口不会超过自身长度
    while(r < len) {
        sum += nums[r++];//扩大窗口
        while(sum >= target) {
            res = res < r - l ? res : r - l;//更新最小值
            sum-=nums[l++];//缩小窗口
        }
    }
    return res > len ? 0 : res;
};

java:

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
        int left = 0;
        int sum = 0;
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
            sum += nums[right];
            while (sum >= s) {
                res = Math.min(res, right - left + 1);
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return res == Integer.MAX_VALUE ? 0 : res;
    }
}

349. 两个数组的交集 (easy)

方法1:集合
  • 思路:先将数组转成set,然后遍历长度小的set,判断set1中的元素是否存在于set2中,存在的话就是其中一个交集。
  • 复杂度:时间复杂度O(m+n),m,n是两数组的长度,数组转成集合的时间复杂度就是数组的长度,遍历寻找交集的复杂度是O(min(m,n))。空间复杂度O(m+n),就是两个set的空间

js:

var intersection = function (nums1, nums2) {
    let set1 = new Set(nums1);
    let set2 = new Set(nums2);//数组转成set
    if (set1.size > set2.size) {//用size小的数组遍历
        [set1, set2] = [set2, set1]
    }
    const intersection = new Set();
    for (const num of set1) {//遍历set1
        if (set2.has(num)) {//元素如果不存在于set2中就加入intersection
            intersection.add(num);
        }
    }
    return [...intersection];//转成数组
};

java:

class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        Set<Integer> set1 = new HashSet<Integer>();
        Set<Integer> set2 = new HashSet<Integer>();
        for (int num : nums1) {
            set1.add(num);
        }
        for (int num : nums2) {
            set2.add(num);
        }
        return getIntersection(set1, set2);
    }

    public int[] getIntersection(Set<Integer> set1, Set<Integer> set2) {
        if (set1.size() > set2.size()) {
            return getIntersection(set2, set1);
        }
        Set<Integer> intersectionSet = new HashSet<Integer>();
        for (int num : set1) {
            if (set2.contains(num)) {
                intersectionSet.add(num);
            }
        }
        int[] intersection = new int[intersectionSet.size()];
        int index = 0;
        for (int num : intersectionSet) {
            intersection[index++] = num;
        }
        return intersection;
    }
}

方法2:排序+双指针

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  • 思路:数组排序,然后用两个指针分别遍历数组,如果两个指针指向的元素相等 就是其中一个交集,否则比较两个指针指向的元素的大小,较小的向前移动
  • 复杂度:时间复杂度O(mlogm+nlogn),两数组快排时间复杂度分别是O(mlogm)O(nlogn),双指针遍历需要O(m+n),复杂度取决于较大的O(mlogm+nlogn)。空间复杂度O(logm+logn)排序使用的额外空间

js:

// nums1 = [4,5,9]
// nums2 = [4,4,8,9,9]
// intersection = [4,9]
var intersection = function (nums1, nums2) {
    nums1.sort((x, y) => x - y);//排序
    nums2.sort((x, y) => x - y);
    const length1 = nums1.length,
        length2 = nums2.length;
    let index1 = 0,//双指针
        index2 = 0;
    const intersection = [];
    while (index1 < length1 && index2 < length2) {//双指针遍历数组
        const num1 = nums1[index1],
            num2 = nums2[index2];
        if (num1 === num2) {//如果两个指针指向的元素相等 就时其中一个交集
            //防止重复加入
            if (num1 !== intersection[intersection.length - 1]) {
                intersection.push(num1);
            }
            index1++;
            index2++;
        } else if (num1 < num2) {
            index1++;//num1 < num2说明mums1需要向右移动
        } else {
            index2++;//num1 > num2说明mums1需要向左移动
        }
    }
    return intersection;
};


Java;

class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        Arrays.sort(nums1);
        Arrays.sort(nums2);
        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int[] intersection = new int[length1 + length2];
        int index = 0, index1 = 0, index2 = 0;
        while (index1 < length1 && index2 < length2) {
            int num1 = nums1[index1], num2 = nums2[index2];
            if (num1 == num2) {
                if (index == 0 || num1 != intersection[index - 1]) {
                    intersection[index++] = num1;
                }
                index1++;
                index2++;
            } else if (num1 < num2) {
                index1++;
            } else {
                index2++;
            }
        }
        return Arrays.copyOfRange(intersection, 0, index);
    }
}

350. 两个数组的交集 II (easy)

方法1:哈希表
  • 思路:统计nums1中各个元素的频次,循环nums2,看nums2中的元素是否在mums1频数哈希表中存在,存在的话加入结果,并且频数减1
  • 复杂度:时间复杂度O(m+n),遍历两个数组,哈希表操作复杂度是O(1)。空间复杂度O(min(m,n))对长度小的数组进行哈希。

js:

const intersect = (nums1, nums2) => {
    const map = {};
    const res = [];
    if (nums1.length < nums2.length) {
        [nums1, nums2] = [nums2, nums1]
    }
    for (const num1 of nums1) {//nums1中各个元素的频次
        if (map[num1]) {
            map[num1]++;
        } else {
            map[num1] = 1;
        }
    }
    for (const num2 of nums2) { //遍历nums2
        const val = map[num2];
        if (val > 0) {            //在nums1中
            res.push(num2);         //加入res数组
            map[num2]--;            //匹配掉一个,就减一个
        }
    }
    return res;
};

java:

class Solution {
    public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
        if (nums1.length > nums2.length) {
            return intersect(nums2, nums1);
        }
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int num : nums1) {
            int count = map.getOrDefault(num, 0) + 1;
            map.put(num, count);
        }
        int[] intersection = new int[nums1.length];
        int index = 0;
        for (int num : nums2) {
            int count = map.getOrDefault(num, 0);
            if (count > 0) {
                intersection[index++] = num;
                count--;
                if (count > 0) {
                    map.put(num, count);
                } else {
                    map.remove(num);
                }
            }
        }
        return Arrays.copyOfRange(intersection, 0, index);
    }
}

方法2:双指针
  • 思路:p1,p2双指针指向两数组中的元素,在p1,p2都不越界的情况下开始循环,如果p1指向的元素大,移动p2,如果p2指向的元素大,移动p1,遇到相同则加入入res,移动两指针
  • 复杂度:时间复杂度O(mlogm+nlogn),m、n分别是数组的长度,排序时间复杂度是O(mlogm+nlogn),两数组遍历是O(m+n)。空间复杂度O(logm+logn)

js:

const intersect = (nums1, nums2) => {
    nums1.sort((a, b) => a - b);
    nums2.sort((a, b) => a - b); //排序两个数组
    const res = [];
    let p1 = 0;//指向nums1中的元素
    let p2 = 0;//指向nums2中的元素
    while (p1 < nums1.length && p2 < nums2.length) {//不越界条件
        if (nums1[p1] > nums2[p2]) {//p1指向的元素大,移动p2
            p2++;
        } else if (nums1[p1] < nums2[p2]) {//p2指向的元素大,移动p1
            p1++;
        } else {
            //遇到相同则加入入res,移动两指针
            res.push(nums1[p1]);
            p1++;
            p2++;
        }
    }
    return res;
};

java:

class Solution {
    public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
        Arrays.sort(nums1);
        Arrays.sort(nums2);
        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int[] intersection = new int[Math.min(length1, length2)];
        int p1 = 0, p2 = 0, index = 0;
        while (p1 < length1 && p2 < length2) {
            if (nums1[p1] < nums2[p2]) {
                p1++;
            } else if (nums1[p1] > nums2[p2]) {
                p2++;
            } else {
                intersection[index] = nums1[p1];
                p1++;
                p2++;
                index++;
            }
        }
        return Arrays.copyOfRange(intersection, 0, index);
    }
}

27. 移除元素 (easy)

  • 思路:用双指针遍历数组,left初始化在0号位置,right初始化在nums.length的位置,当left<right的时候循环数组
    1. nums[left] === val的时候,用right-1的位置覆盖left的位置指向的元素,然后向左移动right
    2. 当nums[left] !== val的时候,说明当前元素不需要覆盖,直接让left++
  • 复杂度:时间复杂度O(n),数组遍历一遍。空间复杂度O(1)

js:

//方法1
//例: [1,2,3,4,5],  val=1
//    [2,3,4,5,5],  
var removeElement = function(nums, val) {
    const n = nums.length;
    let left = 0;//left指针初始在0号位置
    for (let right = 0; right < n; right++) {//用right指针循环数组
        if (nums[right] !== val) {//当前元素不为val,则直接覆盖left位置的元素
            nums[left] = nums[right];
            left++;
        }
    }
    return left;
};

//优化 题意是可以不考虑数组元素的顺序
//当数组是[1,2,3,4,5],需要删除的元素是1的时候,如果直接删除,则需要不断将1之后的元素都向前移动一位
//当数组长度很大的时候比较消耗性能
//我们我们直接让right初始化在nums.length的位置 left初始化在0号位置
//当left<right的时候 循环数组
//当nums[left] === val的时候,用right-1的位置覆盖left的位置指向的元素,然后向左移动right
//当nums[left] !== val的时候,说明当前元素不需要覆盖,直接让left++

//例: [1,2,3,4,5],  val=1
//		[5,2,3,4,5]
var removeElement = function(nums, val) {
    let left = 0, right = nums.length;
    while (left < right) {
        if (nums[left] === val) {
            nums[left] = nums[right - 1];
            right--;
        } else {
            left++;
        }
    }
    return left;
};

java:

class Solution {
    public int removeElement(int[] nums, int val) {
        int n = nums.length;
        int left = 0;
        for (int right = 0; right < n; right++) {
            if (nums[right] != val) {
                nums[left] = nums[right];
                left++;
            }
        }
        return left;
    }
}

//优化
class Solution {
    public int removeElement(int[] nums, int val) {
        int left = 0;
        int right = nums.length;
        while (left < right) {
            if (nums[left] == val) {
                nums[left] = nums[right - 1];
                right--;
            } else {
                left++;
            }
        }
        return left;
    }
}

217. 存在重复元素 (easy)

方法1.排序
  • 思路:先排序,然后循环数组,判断相邻元素是否相同
  • 复杂度:时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(logn),排序需要的栈空间

js:

var containsDuplicate = function(nums) {
    nums.sort((a, b) => a - b);//排序
    const n = nums.length;
    for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
        if (nums[i] === nums[i + 1]) {//判断相邻元素是否相同
            return true;
        }
    }
    return false;
};

java:

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (nums[i] == nums[i + 1]) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

方法2.哈希表
  • 思路:循环数组,将元素存入set,判断每个元素是否存在于set中
  • 复杂度:时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)

js:

var containsDuplicate = function(nums) {
    const set = new Set();
    for (const x of nums) {
        if (set.has(x)) {
            return true;
        }
        set.add(x);
    }
    return false;
};

java:

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
        Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
        for (int x : nums) {
            if (!set.add(x)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

238. 除自身以外数组的乘积 (medium)

大厂算法面试之leetcode精讲19.数组

  • 思路:从左往右遍历,记录从左到当前位置前一位的乘积,然后从右往左遍历,从左到当前位置前一位的乘积乘上右边元素的积。
  • 复杂度:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

js:

var productExceptSelf = function (nums) {
    const res = [];
    res[0] = 1;
  	//从左往右遍历
  	//记录从左到当前位置前一位的乘积
    for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
        res[i] = res[i - 1] * nums[i - 1];
    }

    let right = 1;
  	//从右往左遍历
  	//从左到当前位置前一位的乘积 乘上 右边元素的积
    for (let j = nums.length - 1; j >= 0; j--) {
        res[j] *= right;
        right *= nums[j];
    }

    return res;
};

java

class Solution {
    public int[] productExceptSelf(int[] nums) {
        int[] res = new int[nums.length];
        res[0] = 1;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            res[i] = res[i - 1] * nums[i - 1];

        }
        int right = 1;
        for (int i = nums.length - 1; i >= 0; i--) {

            res[i] *= right;
            right *= nums[i];
        }
        return res;
    }
}

905. 按奇偶排序数组 (easy)

方法1.排序
  • 思路:排序比较,偶数在前,奇数在后
  • 复杂度:时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(logn),排序额外的空间

js:

var sortArrayByParity = function(A) {
    return A.sort((a, b) => (a & 1) - (b & 1))
};
方法2.双指针

大厂算法面试之leetcode精讲19.数组

  • 思路:右指针从右往左,直到遇到第一个偶数,左指针从左往右,直到遇到第一个奇数,然后交换位置
  • 复杂度:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

js:

var sortArrayByParity = function(A, l = 0, r = A.length - 1) {
    while(l !== r) {
        while (r > 0 && A[r] & 1) r--
        while (l < r && (A[l] & 1) === 0) l++
        [A[l], A[r]] = [A[r], A[l]]
    }
    return A
};

java:

class Solution {
    public int[] sortArrayByParity(int[] A) {
        int i = 0, j = A.length - 1;
        while (i < j) {
            if (A[i] % 2 > A[j] % 2) {
                int tmp = A[i];
                A[i] = A[j];
                A[j] = tmp;
            }

            if (A[i] % 2 == 0) i++;
            if (A[j] % 2 == 1) j--;
        }

        return A;
    }
}

922. 按奇偶排序数组 II (easy)

方法1.双指针

大厂算法面试之leetcode精讲19.数组

  • 思路:循环偶数位置 如果遇到了奇数,然后循环奇数位置 如果遇到了第一个偶数,就交位
  • 复杂度:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

js:

const swap = (nums, i, j) => {
    const temp = nums[i];
    nums[i] = nums[j];
    nums[j] = temp;
};
var sortArrayByParityII = function(nums) {
    const n  = nums.length;
    let j = 1;
    for (let i = 0; i < n; i += 2) {
        if (nums[i] & 1) {//循环偶数位置 如果遇到了奇数
            while (nums[j] & 1) {//循环奇数位置 如果遇到了第一个偶数
                j += 2;
            }
            swap(nums, i, j);//交位置换
        }
    }   
    return nums;
};

java:

class Solution {
    public int[] sortArrayByParityII(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int j = 1;
        for (int i = 0; i < n; i += 2) {
            if (nums[i] % 2 == 1) {
                while (nums[j] % 2 == 1) {
                    j += 2;
                }
                swap(nums, i, j);
            }
        }   
        return nums;
    }

    public void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }
}

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