【算法】基础算法001之双指针

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每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负

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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

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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？

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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。

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移动零

移动零 - 力扣（LeetCode）https://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。

 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]);
            }
        }
    }
};

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复写零

复写零 - 力扣（LeetCode）https://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。

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？

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--;
            }
            
        }
    }
};

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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）https://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 。

 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：

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;
    }
};

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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）

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 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）https://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。

 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。

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

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有效三角形的个数

有效三角形的个数 - 力扣（LeetCode）https://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。

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。

 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;
    }
};

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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）https://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。

 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;
    }
};

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三数之和

三数之和 - 力扣（LeetCode）https://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 != j、i != 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。

 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。

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  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;
    }
};

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四数之和

四数之和 - 力扣（LeetCode）https://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
• a、b、c 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 。

 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

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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。

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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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