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前言
双指针技巧在算法题中算是常用技巧了,让我们省去for循环,降低复杂度,通常双指针技巧可以分为2大类
- 快慢指针
- 左右指针
前者主要解决链表中的问题,比如链表是否有环,删除倒数第N个节点等,后者主要解决数组、字符串中的问题,比如二分查找、翻转数组等,下面将详细介绍下
快慢指针
下面结合实例来介绍快慢指针在实际中的用途
判断链表是否有环
单链表的特点是每个节点只知道下一个节点,所以一个指针的话无法判断链表中是否含有环的。如果链表中不含环,那么这个指针最终会遇到空指针 null 表示链表到头了,这还好说,可以判断该链表不含环,如果链表含有环,那么单独一个指针就会陷入死循环。
这时候双指针的作用就体现了,我们使用2个指针,一个跑的快,一个跑的慢。如果没有环的话,跑得快的会遇到null,如果有环的话,快指针最终会和慢指针相遇
boolean hasCycle(ListNode head) {
ListNode fast, slow;
fast = slow = head;
while (fast != null && fast.next != null) {
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
if (fast == slow) return true;
}
return false;
}
链表是否有环,有的话返回这个环的起始位置
这个题目多了一些数学计算
- 先找相遇点 判断是否有环
- 有环的话重置其中一个指针到起点,相同速度前进,再次相遇就是节点位置开始的位置
public ListNode detectCycle(ListNode head) {
ListNode slow,fast;
slow = fast = head;
boolean hasRecycle = false;
//快慢指针找到交点
while(fast!=null && fast.next!=null){
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
if(slow == fast) {
hasRecycle = true;
break;
}
}
if(!hasRecycle) {
return null;
}
//将其中一个重置到起点,再一起移动,下次相交就是相遇点
slow = head;
//int index = 0;
while(slow!=fast){
slow = slow.next;
fast = fast.next;
//index++;
if(slow == fast) break;
}
return slow;
}
解释下原理
可以看到,当快慢指针相遇时,让其中任一个指针指向头节点,然后让它俩以相同速度前进,再次相遇时所在的节点位置就是环开始的位置。这是为什么呢?
第一次相遇时,假设慢指针 slow 走了 k 步,那么快指针 fast 一定走了 2k 步,也就是说比 slow 多走了 k 步(也就是环的长度)
假设慢指针回到环的起点,设相遇点距环的起点距离为m,slow和fast再次相遇之后行走距离为k,,那么距头结点head的距离为k-m, 此时快指针距离相遇点也是k-m,因此慢指针回到节点之后两指针同速前进,k-m步就会相遇,相遇的地方就是环的起点了
寻找链表的倒数K个元素
让快指针先走 k 步,然后快慢指针开始同速前进。这样当快指针走到链表末尾 null 时,慢指针所在的位置就是倒数第 k 个链表节点(为了简化,假设 k 不会超过链表长度)
ListNode slow, fast;
slow = fast = head;
while (k-- > 0)
fast = fast.next;
while (fast != null) {
slow = slow.next;
fast = fast.next;
}
return slow;
移除元素
给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度
不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。
这里我们就可以使用快慢指针,在[0,slow)中的元素都是值不等于val=target的元素,fast指针用于扫描整个数组
public int removeElement(int[] nums, int val) {
// 慢指针slow 区间[0,slow)内的元素为值不等于val的元素
int slow = 0;
for(int fast = 0; fast nums.length; fast++) {
// 快指针fast所指向的元素值不等于val=3
// 将其值赋值于慢指针所在位置
if (nums[fast] != val) {
nums[slow] = nums[fast];
// 赋值完毕之后,慢指针右移一位,等待下一次赋值
slow++;
}
}
return slow;
}
左右指针
左右指针通常是使用两边索引值,一般初始化为 left = 0, right = nums.length – 1
二分查找
二分查找是经典的左右指针,(需要注意的细节是开闭区间),本题使用闭区间 [0,nums.length-1]
int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
if(nums[(left+right)/2] == target) return (left+right)/2;
while(left right) {
int mid = (right + left) / 2;
if(nums[mid] == target)
return mid;
else if (nums[mid] target)
left = mid + 1;
else if (nums[mid] > target)
right = mid - 1;
}
return -1;
}
反转字数组(字符串)
字符串也是同理
void reverse(int[] nums) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
while (left right) {
// swap(nums[left], nums[right])
int temp = nums[left];
nums[left] = nums[right];
nums[right] = temp;
left++; right--;
}
}
两数之和
通常通过hash法来解,这里是有序数组,因此也可以通过双指针来解决,类似二分查找变种,双指针处理有序数组还是很棒的,代码如下
int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left right) {
int sum = nums[left] + nums[right];
if (sum == target) {
// 题目要求的索引是从 1 开始的
return new int[]{left + 1, right + 1};
} else if (sum target) {
left++; // 让 sum 大一点
} else if (sum > target) {
right--; // 让 sum 小一点
}
}
return new int[]{-1, -1};
}
滑动窗口
稍微复杂一点的双指针使用,核心就是维护一个窗口,调整窗口的大小,重点把握的是
- 窗口内是什么
- 窗口起始位置如何移动
- 窗口结束位置如何移动
伪代码如下
int left = 0, right = 0;
while (right s.size()) {
// 增大窗口
window.add(s[right]);
right++;
//窗口数据更新……
while (window needs shrink) {
// 缩小窗口
window.remove(s[left]);
left++;
}
}
看个经典算法题
209.长度最小的子数组(mid)-滑动窗口
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ,找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0,如:
输入:s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出:2 解释:子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
//滑动窗口
fun minSubArrayLen(target: Int, nums: IntArray): Int {
var sum = 0
var subLength = 0
var result = Int.MAX_VALUE
//滑动窗口起始位置
var left = 0
for(right in nums.indices){
//开始累加
sum += nums[right]
//滑动窗口
while(sum >= target){
subLength = right - left +1
result = if(result subLength) result else subLength
//移动窗口左边界
sum-=nums[left++]
}
}
return if(result == Int.MAX_VALUE) 0 else result
}
关于滑动窗口 B站也有讲解视频 https://www.bilibili.com/video/BV1V44y1s7zJ?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=f9b305274daffa5db46d0a6df9e6bdfa
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