每日一题——力扣27. 移除元素（举一反三）-编程知识

题目链接：https://leetcode.cn/problems/remove-element/description/

菜鸡写法：

// 函数定义，移除数组nums中所有值为val的元素，并返回新的数组长度
int removeElement(int* nums, int numsSize, int val) {// 如果数组长度为0，直接返回0if (numsSize == 0) {return 0;}// 初始化两个指针，left指向数组的开始，right指向数组的末尾int left = 0, right = numsSize - 1;// 初始化一个变量来记录值为val的元素数量int num_of_val = 0;// 初始化一个临时变量用于交换元素int tmp;// 如果数组只有一个元素if (left == right) {// 如果这个元素的值等于val，则将数组指针置为NULL，并返回0if (*(nums + left) == val) {nums = NULL;return 0;} else {// 否则返回1，因为数组中没有需要移除的元素return 1;}}// 开始遍历数组，直到left指针超过right指针for (; left < right;) {// 如果left指向的元素等于val，且right指向的元素不等于valif (*(nums + left) == val && *(nums + right) != val) {// 增加值为val的元素计数num_of_val += 1;// 交换left和right指向的元素tmp = *(nums + left);*(nums + left) = *(nums + right);*(nums + right) = tmp;// 移动left和right指针left += 1;right -= 1;} else {// 如果left指向的元素不等于val，则移动left指针if (*(nums + left) != val) {left += 1;}// 如果right指向的元素等于val，则增加计数并移动right指针if (*(nums + right) == val) {num_of_val += 1;right -= 1;}}}// 如果left和right指针相遇，且指向的元素等于valif (left == right && *(nums + left) == val) {// 将该元素移到数组的末尾，并增加计数for (; left <= numsSize - num_of_val - 2; left++) {*(nums + left) = *(nums + left + 1);}num_of_val += 1;}// 返回新的数组长度，即原数组长度减去值为val的元素数量return numsSize - num_of_val;
}

这段代码实现了移除数组中指定值的功能，其核心思想是使用双指针技术，一个指针从数组头开始，另一个从数组尾开始，通过交换元素的方式将所有值为val的元素移到数组的末尾。下面是对这段代码的点评：

代码结构与逻辑

初始化：代码首先检查数组长度是否为0，如果是，则直接返回0。然后初始化两个指针left和right，分别指向数组的开始和末尾。
单元素处理：对于只有一个元素的数组，代码进行了特殊处理，如果该元素等于val，则将数组指针置为NULL并返回0，否则返回1。
双指针遍历：代码使用双指针遍历数组，如果left指向的元素等于val且right指向的元素不等于val，则交换这两个元素，并移动指针。如果left指向的元素不等于val，则只移动left指针；如果right指向的元素等于val，则只移动right指针。
边界情况处理：当left和right指针相遇时，如果指向的元素等于val，则将该元素移到数组的末尾。
返回结果：最后，代码返回新的数组长度，即原数组长度减去值为val的元素数量。

时间复杂度分析

最坏情况：在最坏的情况下，即数组中所有的元素都等于val，此时需要遍历整个数组，因此时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。
最好情况：在最好的情况下，即数组中没有元素等于val，此时只需要遍历一次数组，时间复杂度同样为O(n)。

空间复杂度分析

额外空间：代码只使用了常数级别的额外空间，包括用于交换元素的临时变量tmp和用于计数的变量num_of_val，因此空间复杂度为O(1)。

改进建议

指针移动逻辑：在双指针遍历的过程中，代码中的指针移动逻辑可以进一步优化，以减少不必要的判断和操作。例如，可以直接在交换元素的同时移动指针，而不需要额外的判断。
边界处理：对于left和right指针相遇时的处理，可以考虑直接在遍历过程中处理，而不是在遍历结束后单独处理。
返回数组指针：如果需要返回修改后的数组指针，可以考虑在函数中返回，而不是仅仅返回新的数组长度。

总体来说，这段代码实现了移除数组中指定值的功能，具有较好的时间复杂度和空间复杂度，但在代码逻辑和边界处理上还有一定的优化空间。

双指针优化法：

int removeElement(int* nums, int numsSize, int val) {// 初始化两个指针，`i` 用于遍历数组，`j` 用于记录新数组的长度int i = 0, j = 0;// 遍历整个数组for (i = 0; i < numsSize; i++) {// 如果当前元素不等于 `val`if (nums[i] != val) {// 将当前元素移动到新数组的位置 `j`nums[j] = nums[i];// 更新新数组的长度j++;}}// 返回新数组的长度return j;
}

逐行注释解释：

int i = 0, j = 0;：初始化两个指针，i 用于遍历数组，j 用于记录新数组的长度。
for (i = 0; i < numsSize; i++) {：开始遍历数组，i 从0开始，直到数组的长度。
if (nums[i] != val) {：检查当前元素是否不等于 val。
nums[j] = nums[i];：如果当前元素不等于 val，将其移动到新数组的位置 j。
j++;：更新新数组的长度，即 j 指针向前移动一位。
return j;：遍历结束后，返回新数组的长度。

时间复杂度和空间复杂度：

时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。我们只需要遍历一次数组。
空间复杂度：O(1)，我们只使用了常数级别的额外空间。

改进建议：

这段代码已经很高效，没有明显的改进空间。它简洁、直观地实现了移除数组中指定值的功能，同时保持了较低的时间和空间复杂度。

该方法体现了以下哲学和编程思想：

简洁性（Simplicity）：代码力求简洁明了，避免不必要的复杂性。通过使用两个指针，代码直接实现了移除指定值的功能，没有引入额外的数据结构或复杂的逻辑。
效率（Efficiency）：双指针方法在时间复杂度上达到了O(n)，这意味着它只需要遍历一次数组，是一种非常高效的处理方式。同时，空间复杂度为O(1)，表明代码只使用了常数级别的额外空间，符合空间效率的要求。
迭代（Iteration）：代码通过迭代的方式遍历数组，这是一种常见的编程模式，用于处理数组、列表等线性数据结构。迭代允许我们逐步处理数据，而不是一次性处理，这有助于提高代码的可读性和可维护性。
指针操作（Pointer Manipulation）：在C语言中，指针是一种强大的工具，可以直接操作内存。双指针方法巧妙地利用了指针来跟踪数组中的元素，这是一种低级别的编程技巧，体现了对内存管理的深刻理解。
条件逻辑（Conditional Logic）：代码中使用了条件语句（if）来决定是否将当前元素添加到新数组中。这种基于条件的逻辑是编程中的基本思想，用于根据不同的情况执行不同的操作。
增量式开发（Incremental Development）：虽然代码本身很简洁，但在开发过程中，程序员可能会逐步添加功能，测试每个部分，确保代码的正确性。这种增量式的开发方法有助于减少错误，提高代码质量。
算法思维（Algorithmic Thinking）：双指针方法是一种特定的算法，用于解决特定类型的问题。这种思维方式要求程序员能够识别问题的模式，并设计出有效的解决方案。
抽象（Abstraction）：代码抽象了移除数组中指定值的逻辑，使得其他开发者可以不关心具体的实现细节，直接使用这个函数来完成任务。

举一反三

基于双指针方法的思想和应用，以下是一些技巧和原则，可以帮助你在其他编程任务中举一反三：

1. 空间优化

原地操作：尽可能在输入的数据结构上直接进行修改，减少额外空间的使用。例如，在排序、合并或修改数组和链表时，考虑是否可以通过调整元素位置而不是创建新的数据结构来实现。

2. 时间优化

单遍扫描：设计算法时，尽量确保只需要遍历数据一次。多数使用双指针的场景，如去除重复项、查找对应和等，都是基于只遍历一遍数据来实现的。

3. 思维模式

对撞指针：在排序数组或链表中寻找两个数的和等特定问题时，可以从两端开始遍历，根据条件向中间逼近。
快慢指针：用于解决循环链表的判断、查找中间节点等问题。快指针的移动速度是慢指针的两倍，通过它们的相对速度差来解决问题。

4. 抽象思维

泛化问题解决方案：学习双指针技巧的同时，思考其背后的原理，例如减少不必要的遍历、空间优化等。这些原理不仅仅适用于数组和链表，也可以扩展到其他数据结构和问题上。

5. 条件逻辑与增量思想

逐步构建解决方案：在解决问题时，从最简单的情况开始，逐渐添加条件和逻辑，以构建完整的解决方案。这有助于避免一开始就陷入复杂的情况，使问题更易于理解和解决。
灵活应用条件判断：在使用双指针技巧时，根据问题的需求调整指针的移动条件。例如，满足某条件时移动左指针，不满足时移动右指针，或者两者都移动。

6. 代码优化与重构