数组平方排序：双指针技术在LeetCode中的应用
在LeetCode等编程竞赛和面试中，数组平方排序问题是一个常见的算法题目。该问题要求我们对一个包含负数的整数数组进行排序，使得所有元素的平方按非递减顺序排列。双指针技术是解决这类问题的有效方法之一。本文将围绕数组平方排序问题，深入探讨双指针技术的应用，并通过LeetCode实例进行代码实现和分析。
问题分析
给定一个整数数组 `nums`，其中可能包含负数，我们需要将其排序，使得所有元素的平方按非递减顺序排列。例如，对于输入数组 `[-4, -1, 0, 3, 10]`，输出应为 `[0, 1, 9, 16, 100]`。
双指针技术
双指针技术是一种在数组、链表等线性结构中查找、排序、删除等操作中常用的算法技巧。它利用两个指针分别指向数组的两端，通过比较指针所指向的元素，进行相应的操作，从而实现算法目标。
在数组平方排序问题中，我们可以使用双指针技术来找到数组中平方值最小的元素，并将其放置在正确的位置。具体步骤如下：
1. 初始化两个指针 `left` 和 `right`，分别指向数组的第一个和最后一个元素。
2. 创建一个新数组 `result`，用于存储排序后的结果。
3. 遍历数组，比较 `left` 和 `right` 指向的元素的平方值，将较小的平方值放入 `result` 中，并移动相应的指针。
4. 当 `left` 指针超过 `right` 指针时，遍历结束。
代码实现
以下是一个使用双指针技术解决数组平方排序问题的Python代码示例：
python
def sortedSquares(nums):
n = len(nums)
result = [0] n
left, right = 0, n - 1
index = n - 1
while left <= right:
if nums[left] 2 > nums[right] 2:
result[index] = nums[right] 2
right -= 1
else:
result[index] = nums[left] 2
left += 1
index -= 1
return result
测试代码
nums = [-4, -1, 0, 3, 10]
print(sortedSquares(nums)) 输出：[0, 1, 9, 16, 100]
时间复杂度和空间复杂度分析
该算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 为数组的长度。这是因为我们只需要遍历一次数组，比较两个指针所指向的元素，并更新结果数组。
空间复杂度为 O(n)，这是因为我们需要一个长度为 n 的新数组来存储排序后的结果。
总结
数组平方排序问题是一个典型的双指针技术应用场景。通过使用双指针技术，我们可以有效地对包含负数的整数数组进行排序，使得所有元素的平方按非递减顺序排列。本文详细介绍了双指针技术的原理和实现方法，并通过LeetCode实例进行了代码分析。希望本文能帮助读者更好地理解和应用双指针技术。
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