《算法面试“必杀技”：双指针法高效解决数组原地操作》
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⏳“人理解迭代，神理解递归。”
引言：告别盲目刷题。学完顺序表后，集中攻克「删除有序数组重复项」、「移除元素」、「合并有序数组」这三道题，你将能一举掌握解决一大类数组问题的双指针技巧。
目录
3. 88. 合并两个有序数组 - 力扣（LeetCode）
1. 26. 删除有序数组中的重复项- 力扣（LeetCode）（双“指针”法）
--本题采用的方法为经典的双“指针”法（不是真的两个指针，只是两个变量的指向作用充当“指针”），此方法在以后的学习中经常会使用到。
--在结合前面所学的时间复杂度、空间复杂度舍弃了另外一种普遍、容易想到办法——>创建临时数组，将符合的元素拷贝到临时数组中，再进行数组值间的拷贝。
int removeDuplicates(int* nums, int numsSize) { //定义两个“指针” int label1 = 1, label2 = 0; while(label1 < numsSize) { //匹配 if(nums[label2] == nums[label1]) { label1++; } //不匹配 else { //判断label之间的距离 // <= 1 if((label1 - label2) <= 1) { label1++; label2++; } //>1 else { label2++; nums[label2] = nums[label1]; label1++; } } } return label2 + 1; }--本题的解题参照为示例2（相较于示例1，涉及到的情况更加复杂，易考虑全面）。使用两个标记点来遍历数组，第一个标记点指向当前不重复数字的最后一个位置，第二个标记点负责在前面寻找新的不重复数字。初始化两个标记点：label2从0开始，label1从1开始。让label1逐个检查数组中的每个数字，当label1发现与label2不同的数字时：如果两个标记点相邻，就一起向前移动如果两个标记点不相邻，先把label2向前移动一位，再把label1的数字复制过来重复这个过程直到label1遍历完整个数组最终返回label2+1作为新数组的长度
2. 27. 移除元素- 力扣（LeetCode）（双“指针”法）
--方法：双“指针”法
--本道题的解法仍旧使用双“指针”法。
--在结合前面所学的时间复杂度、空间复杂度舍弃了另外一种普遍、容易想到办法——>创建临时数组，将符合的元素拷贝到临时数组中，再进行数组值间的拷贝。
int removeElement(int* nums, int numsSize, int val) { int src = 0, dst = 0; while(src < numsSize) { src是val，src++ if(nums[src] == val) { src++; } src非val，赋值，整体++ else { nums[dst] = nums[src]; dst++; src++; } } return dst; }//优化 int removeElement(int* nums, int numsSize, int val) { int src = 0, dst = 0; while(src < numsSize) { if(nums[src] != val) { nums[dst] = nums[src]; dst++; } src++; } return dst; }
示例一：要求k=2，两个非val值
--开头 src、dst 都在数组第一个元素，恰好 src = val（3），那么 src++（dst 不动，指向val值）。src = 2（非val），那么 nums[dst] = nums[src](2覆盖3)，整体++。src = 2（非 val，dst指向空），src再++（dst不动）……最后src超过numsSize(循环终止条件)，dst 指向nums[2]——>dst=2（要求返回的k值）。
3. 88. 合并两个有序数组 - 力扣（LeetCode）
void merge(int* nums1, int nums1Size, int m, int* nums2, int nums2Size, int n) { int l1 = m - 1; int l2 = n - 1; int l3 = m + n -1; while(l1 >= 0 && l2 >= 0) { //比较l1、l2谁数值大 if(nums1[l1] > nums2[l2]) { nums1[l3--] = nums1[l1--]; } else { nums1[l3--] = nums2[l2--]; } } //l1访问越界（l2没有越界，进行特殊的处理） while(l2 >= 0) { nums1[l3--] = nums2[l2--]; } //l2越界（不处理） //l1、l2同时越界（不存在） }回顾：
《面试高频数据结构：单链表与顺序表之争，读懂“不连续”之美背后的算法思想》
【数据结构与算法】实战：暴力解VS最优解——一道轮转数组题引发的复杂度「血案」
结语：至此，我们不仅解决了三道题，更学会了如何用「双指针」维护数组的有效区间——这一思维，将是你在算法世界中探索的宝贵财富。
