题目描述(中等难度)

给一个数组,含有的数只可能 0,1,2 中的一个,然后把这些数字从小到大排序。

解法一

题目下边的 Follow up 提到了一个解法,遍历一次数组,统计 0 出现的次数,1 出现的次数,2 出现的次数,然后再遍历数组,根据次数,把数组的元素改成相应的值。当然我们只需要记录 0 的次数,和 1 的次数,剩下的就是 2 的次数了。

时间复杂度:O(n)。

空间复杂度:O(1)。

解法二

上边的算法,我们遍历了两次数组,让我们想一想只遍历一次的方法。我们假设一种简单的情况,如果只含有两个数 0 和 1,该怎么做呢?

假设原数组是 1 0 1 1 0,我们可以用一个指针,zero_position,含义是该指针指向的位置,前边的位置全部存 0 。然后再用一个指针 i 遍历这个数组,找到 0 就把 0 放到当前 zero_position 指向的位置, zero_position 后移。用 Z 代表 zero_position,看下边的遍历过程。

  1. ^
  2. Z
  3. i
  4. 1 0 1 1 0 发现 0,把 Z 的位置置为 0,并且把 Z 的位置的数字交换过来,Z 后移一位
  5. ^ ^
  6. Z i
  7. 0 1 1 1 0 i 后移一位
  8. ^
  9. i
  10. Z
  11. 0 1 1 1 0 i 继续后移
  12. ^ ^
  13. Z i
  14. 0 1 1 1 0 i 继续后移
  15. ^ ^
  16. Z i
  17. 0 1 1 1 0 遇到 0,把 Z 的位置置为 0,并且把 Z 的位置的数字交换过来,Z 后移一位
  18. ^ ^
  19. 0 0 1 1 1 遍历结束
  20. ^ ^
  21. Z i

下边画一个遍历过程中的图,理解一下,Z 前边全存 0,T 后边全存 2。

  1. public void sortColors(int[] nums) {
  2. int zero_position = 0;
  3. int two_position = nums.length - 1;
  4. for (int i = 0; i <= two_position; i++) {
  5. if (nums[i] == 0) {
  6. //将当前位置的数字保存
  7. int temp = nums[zero_position];
  8. //把 0 存过来
  9. nums[zero_position] = 0;
  10. //把之前的数换过来
  11. nums[i] = temp;
  12. //当前指针后移
  13. zero_position++;
  14. } else if (nums[i] == 2) {
  15. //将当前位置的数字保存
  16. int temp = nums[two_position];
  17. //把 2 存过来
  18. nums[two_position] = 2;
  19. //当前指针前移
  20. two_position--;
  21. //这里一定要注意,因为我们把后边的数字换到了第 i 个位置,
  22. //这个数字我们还没有判断它是多少,外层的 for 循环会使得 i++ 导致跳过这个元素
  23. //所以要 i--
  24. //而对于上边 zero_position 的更新不需要考虑,因为它是从前边换过来的数字
  25. //在之前已经都判断过了
  26. i--;
  27. }
  28. }
  29. }

时间复杂度:O(n)。

空间复杂度:O(1)。

解法三

解法二中总共有三种数,然后很自然可以分成三部分,用两个指针作为间隔,但是,如果有 5 种数呢,解法二恐怕就不适用了。在 leetcode 发现另一种解法,参考的解法二,用了大问题化小的思想。

我们用三个指针 n0,n1,n2,分别代表已排好序的数组当前 0 的末尾,1 的末尾,2 的末尾。

然后当前遍历到 i 的位置,等于 0,我们只需要把 n2 指针后移并且将当前数字置为 2,将 n1 指针后移并且将当前数字置为 1,将 n0 指针后移并且将当前数字置为 0。

  1. 0 0 1 2 2 2 2 2 1 n2 后移后的情况
  2. ^ ^ ^
  3. n0 n1 i
  4. n2
  5. 0 0 1 1 2 2 2 2 1 n1 后移后的情况
  6. ^ ^ ^
  7. n0 n1 i
  8. n2
  9. 0 0 0 1 2 2 2 2 1 n0 后移后的情况
  10. ^ ^ ^

原因的话,由于前边插入了新的数字,势必造成数字的覆盖,指针后移后要把对应的指针位置置为对应的数,n2 指针后移后置为 2,n1 指针后移后置为 1,例如,假如之前有 3 个 2,由于前边插入一个数字,所以会导致 1 个 2 被覆盖掉,所以要加 1 个 2。

时间复杂度:O(n)。

空间复杂度:O(1)。

解法二利用指针,在原来的空间存东西很经典。解法三,其实本质是我们常用的递归思想,先假设一个小问题解决了,然后假如再来一个数该怎么操作。

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