数组-双指针应用
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数组双指针
双指针,一般两种,快慢指针和左右指针,根据不同场景使用不同方法。
以下题基本都是简单题,知道使用双指针就没啥难度了~
lc.167 两数之和 II - 有序数组
/**
* @param {number[]} numbers
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var twoSum = function (numbers, target) {
let left = 0,
right = numbers.length - 1
while (left < right) {
if (numbers[left] + numbers[right] < target) {
left++
} else if (numbers[left] + numbers[right] > target) {
right--
} else if (numbers[left] + numbers[right] === target) {
return [left + 1, right + 1]
}
}
}
lc.26 删除有序数组中的重复项
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var removeDuplicates = function (nums) {
let left = 0,
right = 1
while (right < nums.length) {
if (nums[left] === nums[right]) {
right++
} else {
nums[++left] = nums[right++]
}
}
return left + 1
}
lc.27 移除元素
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} val
* @return {number}
*/
var removeElement = function (nums, val) {
let left = 0,
right = nums.length - 1
while (left <= right) {
if (nums[left] === val) {
nums[left] = nums[right]
right--
} else {
left++
}
}
return left
}
lc.283 移动零
/**
* @param {number[]} nums
* @return {void} Do not return anything, modify nums in-place instead.
*/
var moveZeroes = function (nums) {
let left = 0,
right = 0
while (right < nums.length) {
if (nums[right] !== 0) {
;[nums[left++], nums[right++]] = [nums[right], nums[left]]
} else {
right++
}
}
}
lc.344 反转字符串
/**
* @param {character[]} s
* @return {void} Do not return anything, modify s in-place instead.
*/
var reverseString = function (s) {
let left = 0,
right = s.length - 1
while (left <= right) {
;[s[left++], s[right--]] = [s[right], s[left]]
}
}
lc.6 最长回文子串
回文子串的自身上,基本都是用双指针,比如:
- 判断是否是回文子串,两边往中间走
- 寻找回文子串,中间往两边走,只不过需要注意,这里的中间,要看字符是奇数还是偶数,所以一般两种情况都要考虑
/**
* @param {string} s
* @return {string}
*/
var longestPalindrome = function (s) {
const getPalindrome = (s, l, r) => {
while (l >= 0 && r < s.length && s[l] == s[r]) {
l--
r++
}
return s.substring(l + 1, r)
}
let res = ''
for (let i = 0; i < s.length; ++i) {
const s1 = getPalindrome(s, i, i)
const s2 = getPalindrome(s, i, i + 1)
res = res.length > s1.length ? res : s1
res = res.length > s2.length ? res : s2
}
return res
}
这道题也可以用动态规划的方式来做,但是那样空间复杂度将为 O(n^2)