Day3：LeeCode Hot3-移动零

大家好，今天开启 LeetCode Hot100 系列 的第三篇：移动零。

这道题是双指针的标杆入门题，也是算法刷题、前端/后端面试的基础必考题型。

题目看似简单，实则考察数组原地操作、双指针思想、空间复杂度优化等核心能力，掌握本题思路可以完美迁移至「数组元素移除、元素筛选」等同类题型，性价比极高。

一、题目描述

给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。

必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组，尽量减少操作次数。

示例：

输入：nums = [0,1,0,3,12]
输出：[1,3,12,0,0]

题目核心要求：

• 所有非零元素前置，保持原有相对顺序不变

• 所有零元素后置

• 原地修改数组，O(1) 额外空间

二、解题核心思路

很多初学者第一反应是遍历数组删除0、末尾补0，但普通删除会导致数组元素频繁前移，效率极低，且容易出现索引错位问题。

本题最优解题思想是快慢双指针，核心逻辑一句话概括：慢指针记录非零元素的待放置位置，快指针遍历寻找所有非零元素。

通过双指针可以一次遍历完成元素筛选，避免重复操作，完美满足原地修改、低时间复杂度的要求。

三、快慢指针解法

1. 思路分析

• 快指针 fast：全程遍历数组，逐个扫描所有元素，负责寻找非零元素。

• 慢指针 slow：指向数组左侧待填充的位置，专门用来存放筛选出来的非零元素。

遍历过程：快指针找到非零元素后，将元素赋值给慢指针位置，随后慢指针右移占位；遍历结束后，慢指针左侧全部是有序非零元素，最后将慢指针及之后的位置全部补0即可。

2. 完整代码实现（Java）

public void moveZeroes(int[] nums) {
    // 慢指针：记录非零元素填充位置
    int slow = 0;
    // 快指针：遍历整个数组
    for (int fast = 0; fast < nums.length; fast++) {
        // 找到非零元素，进行填充
        if (nums[fast] != 0) {
            nums[slow] = nums[fast];
            slow++;
        }
    }
    // 慢指针之后的位置全部补0
    for (int i = slow; i < nums.length; i++) {
        nums[i] = 0;
    }
}

3. 分步流程（以 nums = [0,1,0,3,12] 为例）

1. fast=0，元素为0，跳过，slow不变；

2. fast=1，元素为1，nums[slow]=1，slow=1；

3. fast=2，元素为0，跳过，slow不变；

4. fast=3，元素为3，nums[slow]=3，slow=2；

5. fast=4，元素为12，nums[slow]=12，slow=3；

6. 遍历结束，slow=3，将下标3、4全部补0，最终数组 [1,3,12,0,0]。

4. 复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，n 为数组长度，仅两次线性遍历，无嵌套循环，效率最优。

• 空间复杂度：O(1)，仅使用两个指针变量，完全原地修改数组，无额外数组开销。

四、高频易错点总结

1. 破坏非零元素相对顺序

部分同学会采用首尾双指针相向遍历，快速交换零元素，但该写法会打乱非零元素顺序，不满足题目要求，面试严禁使用。

2. 忽略原地操作要求

新建数组存储非零元素、最后补0的写法虽然结果正确，但占用O(n)额外空间，不符合题目进阶要求，面试会扣分。

3. 索引越界问题

补零循环从slow开始，而非0，若从0开始会覆盖已排序的非零元素，是新手高频bug。

4. 全零/无零边界 case

两种双指针解法均可天然兼容 [0,0,0]、[1,2,3] 等边界数组，无需额外判空处理。

五、刷题总结

1. 题型定位

本题是数组双指针（快慢指针）的核心模板题，核心思想：一个指针遍历，一个指针占位筛选有效元素。
作为数组双指针的入门模板题，移动零这道题的刷题价值远不止解题本身，核心是掌握原地筛选数组元素的通用解题思维，这里对核心刷题要点做系统性总结，方便后续举一反三、固化解题模板。

2. 面试答题策略

面试优先写出基础双指针赋值解法，逻辑通俗易懂、零bug风险。