【算法】基础算法001之双指针

【算法】基础算法001之双指针_第1张图片

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目录

前言

1.数组分块(数组划分)

移动零

复写零

2.快慢双指针(循环往复)

快乐数

3.对撞指针->暴力枚举的优化->利用单调性

盛最多水的容器

有效三角形的个数

4.对撞指针->两数之和、三数之和、四数之和

两数之和

三数之和

四数之和


前言

《算法》专栏正式挂牌成立

  • 《算法》专栏主要是会系统的梳理一些OJ题的算法思想,将他们按照解题方法的不同划分出来,然后归纳总结,当然希望大家多多收藏,以后忘了可以常回来看看!                                    

本篇文章主要会讲解双指针的思想,双指针是一种非常优秀的算法思想,有对撞指针和快慢指针两种基本用法。

双指针对于有序数据的处理是比较有优势的,当你遇到有序的数据时,你可以尝试着利用双指针或者二分来解题,当然本篇文章只会讲解双指针。

那么双指针思想具体的应用,以及为什么双指针适用于有序数组的处理呢?


欢迎大家收藏以便未来做题时可以快速找到思路,巧妙的方法可以事半功倍。

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GITEE相关代码:fanfei_c的仓库

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1.数组分块(数组划分)

数组分块顾名思义,该类题目有一个特性就是将数组中的数据进行分类,然后将分类的数据放在不同的区域上。


移动零

移动零 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/move-zeroes/description/

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。

请注意 ,必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。

【算法】基础算法001之双指针_第2张图片

 利用数组分块的思想,我们可以将该数组划分为三个区域:非零的已处理区域、零的已处理区域、待处理区域。

三个区域恰好可以利用两个指针进行分割得到。

所以我们定义两个指针:

  • cur:从左向右扫描数组(遍历数组的作用),主要用来分割已处理区域和待处理区域用;
  • dest:已处理的区域内,非零元素的最后一个位置,主要用来分隔已处理区域内部非零元素和零元素。

得到三个区间:

  • 非零的已处理区域:[0,dest]
  • 零的已处理区域:[dest+1,cur-1]
  • 待处理区域:[cur,n-1]

 有了思路,画图独立完成代码,不要直接看博主的代码。

class Solution {
public:
    void moveZeroes(vector& nums) {
        for (int dest = -1, cur = 0; cur <= nums.size() - 1; cur++)
        {
            //如果是零就跳过,不是零进入
            if (nums[cur])
            {
                swap(nums[++dest], nums[cur]);
            }
        }
    }
};

复写零

复写零 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/duplicate-zeros/description/

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。请对输入的数组 就地 进行上述修改,不要从函数返回任何东西。

【算法】基础算法001之双指针_第3张图片

我们可以先尝试着进行异地复写,然后尝试着进行原地复写,看看会发生什么问题?

【算法】基础算法001之双指针_第4张图片

如果「从前向后」进行原地复写操作的话,由于0的出现会复写两次,导致没有复写的数「被覆
盖掉」。

因此我们选择「从后往前」的复写策略。

但是「从后向前」复写的时候,我们需要找到「最后一个复写的数」,因此我们的大体流程分两
步:

  1. 先找到最后一个复写的数;
  2. 然后从后向前进行复写操作。

 这两步仍然包含一些细节需要处理,比如会不会出现越界问题等?

  • cur:用来遍历数组用。
  • dest:根据cur指向的指进行移动一步或两步,如果dest的位置处于最后一位或者已经越界,跳出循环,如果是越界的情况,我们需要手动将其"拉回",然后进行从后向前的复写操作。

有了思路,画图独立完成代码,不要直接看博主的代码。

class Solution {
public:
    void duplicateZeros(vector& arr) {
        int dest=-1,cur=0,n=arr.size();
        //1.先找到cur位置
        while(cur=n-1)//这里是为了及时检测是否跳出
                break;
            cur++; 
        }

        //1.5判断dest位置
        if(dest==n)
        {
            arr[dest-1]=0;
            dest-=2;
            cur--;
        }
        //2.然后向前复写
        while(cur>=0)
        {
            if(arr[cur])
                arr[dest--]=arr[cur--]; 
            else{
                arr[dest--]=0;
                arr[dest--]=0;
                cur--;
            }
            
        }
    }
};

2.快慢双指针(循环往复)

快慢双指针基本思想:使用两个移动速度不同的指针在数组或链表等序列结构上移动。

一般什么情况下适用快慢双指针的题目呢?

这种方法对于处理环形链表或数组非常有用,或者说循环往复的数据都比较适用快慢双指针算法来进行解决。

快乐数

快乐数 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/happy-number/description/

编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。

「快乐数」 定义为:

  • 对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。
  • 然后重复这个过程直到这个数变为 1,也可能是 无限循环 但始终变不到 1。
  • 如果这个过程 结果为 1,那么这个数就是快乐数。

如果 n 是 快乐数 就返回 true ;不是,则返回 false 。

【算法】基础算法001之双指针_第5张图片 请注意题目意义,只会有两种情况:

  • 情况1:无限循环但始终变不到1
  • 情况2:有限次数内,结果为1

所以对于这种循环往复的数据我们就可以联想到快慢双指针来做:

为了方便理解,我抽象的将数据做成链:

【算法】基础算法001之双指针_第6张图片

所以必然会成环,slow与fast必然会相遇,我们需要做的就是在他们相遇的时刻,检测以下slow或者fast的值是否为1即可。

有了思路,画图独立完成代码,不要直接看博主的代码。

class Solution {
public:
    int bitSum(int n) {
        int sum = 0;
        while (n) {
            int t = n % 10;
            sum += t * t;
            n /= 10;
        }
        return sum;
    }
    bool isHappy(int n) {
        int slow = n;
        int fast = bitSum(n);
        while (slow != fast) {
            slow = bitSum(slow);
            fast = bitSum(bitSum(fast));
        }
        return slow == 1;
    }
};

3.对撞指针->暴力枚举的优化->利用单调性

一般用于顺序结构中,也称左右指针。

对撞指针从两端向中间移动。⼀个指针从最左端开始,另⼀个从最右端开始,然后逐渐往中间逼
近。

对撞指针的终止条件一般是两个指针相遇或者错开(也可能在循环内部找到结果直接跳出循
环),也就是:

  • left == right(两个指针指向同⼀个位置)
  • left > right(两个指针错开)

 单调性解题的思路不好想到,但这是一种非常优秀的对暴力枚举方法的优化思想。

盛最多水的容器

盛最多水的容器 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/container-with-most-water/description/

给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线,第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。

找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。

返回容器可以储存的最大水量。

说明:你不能倾斜容器。

【算法】基础算法001之双指针_第7张图片

 如果说利用暴力枚举的方式来做,很明显你需要固定一边,两层for循环解决,时间复杂度O(N^2),但这道题目作为一道中等难度的题,利用暴力枚举必然会超时。

我们尝试利用对撞指针的方式来做:

w(宽)=right-left;

容积的计算公式:V=h*w

当计算完一组结果之后,我们需要将左指针或右指针向中间移动,这样如此反复就能得到最终答案,可是这样并没有降低时间复杂度,仍然是暴力枚举的思路。

我们观察:

当左指针或右指针向中间移动时w是必然减小的。

又根据木桶原理,h取决于左右指针指向的值小的那一个数据。

【算法】基础算法001之双指针_第8张图片

本题是依据数据分析,进而得到单调性的关系,需要大家自行画图分析,然后将思路转化成代码。

class Solution {
public:
    int maxArea(vector& height) {
        int left=0;
        int right=height.size()-1;
        int v=0;
        int ret=0;
        while(left

有效三角形的个数

有效三角形的个数 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/valid-triangle-number/description/

 给定一个包含非负整数的数组 nums ,返回其中可以组成三角形三条边的三元组个数。

【算法】基础算法001之双指针_第9张图片

构成三角形的条件:任意两边之和大于第三边

但这个条件转化成代码需要三次判断未免有些麻烦,所以我们可以将数组先进行排序,排序之后如果较小的两个值之和大于第三边,那么就可以构成三角形了。 

暴力枚举的方式很显然时间复杂度O(N^3)。

那我们尝试着对数据进行分析,看看能否利用单调性来优化。

首先排序,我们将最大的数固定,然后利用对撞指针的思想进行优化。

【算法】基础算法001之双指针_第10张图片

 有了思路,画图独立完成代码,不要直接看博主的代码。

class Solution {
public:
    int triangleNumber(vector& nums) {
        sort(nums.begin(),nums.end());
        int n=nums.size();
        int maxIndex=n-1;
        int ret=0;
        while(maxIndex>=2)
        {
            int left=0;
            int right=maxIndex-1;
            while(leftnums[maxIndex])
                {  
                    ret+=right-left;
                    right--;
                }
                else
                {
                    left++;
                }
            }
            maxIndex--;
        }
        return ret;
    }
};

4.对撞指针->两数之和、三数之和、四数之和

两数之和

两数之和 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/he-wei-sde-liang-ge-shu-zi-lcof/description/

购物车内的商品价格按照升序记录于数组 price。请在购物车中找到两个商品的价格总和刚好是 target。若存在多种情况,返回任一结果即可。

【算法】基础算法001之双指针_第11张图片 首先我们发现数组是升序排列的,所以我们想到可以利用双指针来解决,同样的我们利用单调性,看看能否对暴力枚举的策略作优化。

暴力枚举的时间复杂度很明显O(N^2)。

两数之和大于target时,利用单调性,令right--即可;

两数之和小于target时,利用单调性,令left++即可;

两数之和等于target时,我们将此时的结果尾插到结果数组中。

class Solution {
public:
    vector twoSum(vector& price, int target) {
        int left=0;
        int right=price.size()-1;
        vector ret;
        while(lefttarget) right--;
            else{
                ret.push_back(price[left]);
                ret.push_back(price[right]);
                break;
            }
        }
        return ret;
    }
};

三数之和

三数之和 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/3sum/description/

给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != ji != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请

你返回所有和为 0 且不重复的三元组。

注意:答案中不可以包含重复的三元组。

【算法】基础算法001之双指针_第12张图片 本题可以借助两数之和的思想进行解题,无非就是需要多加一层循环,将第三个数固定即可。

另外的两个数仍然为两数之和的思想,只不过此时两数之和等于负的第三个数。

难点:注意本题要求去重,并且要求返回所有满足的数据,所以我们需要处理一些细节问题。

首先,关于返回所有:

  • 当找到一种结果后,不能直接返回,要继续缩小区间继续寻找。

其次,关于去重:

  • 找到一种结果之后,left和right要跳过重复元素。
  • 当使用完一次双指针算法后,即更换第三个数时,也要跳过重复元素。
  • 注意防止越界。

  有了思路,画图独立完成代码,不要直接看博主的代码。

class Solution {
public:
    vector> threeSum(vector& nums) {
        sort(nums.begin(), nums.end());
        vector> ret;
        int n = nums.size();
        for (int i = 0; i < n;)
        {
            if (nums[i] > 0) break;//小优化
            int left = i + 1, right = n - 1, target = -nums[i];
            while (left < right)
            {
                int sum = nums[left] + nums[right];
                if (sum < target) left++;
                else if (sum > target) right--;
                else
                {
                    ret.push_back({ nums[left++],nums[right--],nums[i] });
                    //去重 left 和 right
                    while (left < right && nums[left] == nums[left - 1]) left++;
                    while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--;
                }
            }
            //去重 i
            i++;
            while (i < n && nums[i] == nums[i - 1]) i++;
        }
        return ret;
    }
};


四数之和

四数之和 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/4sum/description/

给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ,和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] (若两个四元组元素一一对应,则认为两个四元组重复):

  • 0 <= a, b, c, d < n
  • abc 和 d 互不相同
  • nums[a] + nums[b] + nums[c] + nums[d] == target

你可以按 任意顺序 返回答案 。

【算法】基础算法001之双指针_第13张图片 四数之和是三数之和的升级,本质上没有任何区别,只不过多加了一个需要固定的数,多加了一层循环而已,如果你已经掌握了三数之和,那么这道题对你来说会非常简单。

 有了思路,画图独立完成代码,不要直接看博主的代码。

class Solution {
public:
    vector> fourSum(vector& nums, int target) {
        sort(nums.begin(),nums.end());
        vector> ret;
        int n=nums.size();
        for(int i=0;inum) right--;
                    else if(sum

以上就是双指针算法在实际题目中的应用,总的来说,双指针算法是比较基础并且简单的算法。

大家只需要记住:当所给数据为有序时,不妨考虑用双指针算法进行解决。


简单总结

双指针擅于处理有序数据,可以解决数组分块、循环往复数据可以利用快慢指针思想(得到某个值可以理解为在某个值处循环)、对撞指针结合单调性可以优化暴力枚举(注意细节:去重和不漏)。


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