数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。
关键词：连续内存空间
二分查找
主要有两种二分查找，一种是左闭右闭，即[left, right], 另一种是左闭右开， 即[left, right)
第一种情况下 while循环的条件是 left <= right
第二种情况下 while循环的条件是 left < right
且当 arr[mid] > target时， right = mid，而不是等于 mid - 1.
27. 移除元素
给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。
不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。
元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
示例 1: 给定 nums = [3,2,2,3], val = 3, 函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
示例 2: 给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2, 函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。
你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
//时间复杂度：O(n)
//空间复杂度：O(1)
var removeElement = (nums, val) => {
let k = 0;
for(let i = 0;i < nums.length;i++){
if(nums[i] != val){
nums[k++] = nums[i]
}
}
return k;
};
（原文js代码）
主要思路还是快慢双指针，调用库函数可以用filter
更正：filter不会改变原数组，因此不能使用。除此之外，使用库函数会有无法判断时间复杂度的缺陷，因为不了解库函数的源代码。
//优化 题意是可以不考虑数组元素的顺序
//当数组是[1,2,3,4,5]，需要删除的元素是1的时候，如果直接删除，则需要不断将1之后的元素都向前移动一位
//当数组长度很大的时候比较消耗性能
//我们我们直接让right初始化在nums.length的位置 left初始化在0号位置
//当left<right的时候 循环数组
//当nums[left] === val的时候，用right-1的位置覆盖left的位置指向的元素，然后向左移动right
//当nums[left] !== val的时候，说明当前元素不需要覆盖，直接让left++
//例: [1,2,3,4,5]， val=1
// [5,2,3,4,5]
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} val
* @return {number}
*/
var removeElement = function(nums, val) {
let right = nums.length - 1
let left = 0
while(left <= right){
if(nums[left] == val){
nums[left] = nums[right]
right--
}else{
left++
}
}
return left
};
在写这段代码的时候遇到了一个问题：while循环的判断条件。总结出来与二分查找的情况一样，当right指向length - 1的时候，即左闭右闭区间，此时判断条件为left <= right
当right = length， 即左闭右开区间，此时判断条件left < right, 因为此时left = right是没有意义的。
977.有序数组的平方
给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序。
示例 1： 输入：nums = [-4,-1,0,3,10] 输出：[0,1,9,16,100] 解释：平方后，数组变为 [16,1,0,9,100]，排序后，数组变为 [0,1,9,16,100]
示例 2： 输入：nums = [-7,-3,2,3,11] 输出：[4,9,9,49,121]
双指针法
数组其实是有序的， 只不过负数平方之后可能成为最大数了。
那么数组平方的最大值就在数组的两端，不是最左边就是最右边，不可能是中间。
此时可以考虑双指针法了，i指向起始位置，j指向终止位置。
定义一个新数组result，和A数组一样的大小，让k指向result数组终止位置。
如果A[i] * A[i] < A[j] * A[j] 那么result[k--] = A[j] * A[j]; 。
如果A[i] * A[i] >= A[j] * A[j] 那么result[k--] = A[i] * A[i]; 。
如动画所示：
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[]}
*/
var sortedSquares = function(nums) {
let n = nums.length;
let res = new Array(n).fill(0);
let i = 0, j = n - 1, k = n - 1;
while (i <= j) {
let left = nums[i] * nums[i],
right = nums[j] * nums[j];
if (left < right) {
res[k--] = right;
j--;
} else {
res[k--] = left;
i++;
}
}
return res;
};
(原文js代码)
调用map库函数然后sort()，记得sort必须写回调函数，不写的话sort是转换成字符串后比较的。
209.长度最小的子数组
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。
示例：
输入：s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出：2 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
#暴力解法
这道题目暴力解法当然是 两个for循环，然后不断的寻找符合条件的子序列，时间复杂度很明显是O(n^2)。
代码如下：
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
int result = INT32_MAX; // 最终的结果
int sum = 0; // 子序列的数值之和
int subLength = 0; // 子序列的长度
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置子序列起点为i
sum = 0;
for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为j
sum += nums[j];
if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
result = result < subLength ? result : subLength;
break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列，所以一旦符合条件就break
}
}
}
// 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
return result == INT32_MAX ? 0 : result;
}
};
时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1)
#滑动窗口
接下来就开始介绍数组操作中另一个重要的方法：滑动窗口。
所谓滑动窗口，就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果。
这里还是以题目中的示例来举例，s=7， 数组是 2，3，1，2，4，3，来看一下查找的过程：
最后找到 4，3 是最短距离。
其实从动画中可以发现滑动窗口也可以理解为双指针法的一种！只不过这种解法更像是一个窗口的移动，所以叫做滑动窗口更适合一些。
在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：
- 窗口内是什么？
- 如何移动窗口的起始位置？
- 如何移动窗口的结束位置？
窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组。
窗口的起始位置如何移动：如果当前窗口的值大于s了，窗口就要向前移动了（也就是该缩小了）。
窗口的结束位置如何移动：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，窗口的起始位置设置为数组的起始位置就可以了。
解题的关键在于 窗口的起始位置如何移动，如图所示：
var minSubArrayLen = function(target, nums) {
// 长度计算一次
const len = nums.length;
let l = r = sum = 0,
res = len + 1; // 子数组最大不会超过自身
while(r < len) {
sum += nums[r++];
// 窗口滑动
while(sum >= target) {
// r始终为开区间 [l, r)
res = res < r - l ? res : r - l;
sum-=nums[l++];
}
}
return res > len ? 0 : res;
};
可以发现滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。
剑指 Offer 03. 数组中的重复元素
leetcode.cn/problems/sh…
找出数组中重复的数字。
在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
示例 1：
输入：
[2, 3, 1, 0, 2, 5, 3] 输出：2 或 3
限制：
2 <= n <= 100000
哈希表解法
// 时间空间都是O(n)
var findRepeatNumber = function (nums) {
let map = new Map()
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
if (!map.has(nums[i])) {
map.set(nums[i], i)
} else if (map.has(nums[i])) {
return nums[i]
}
}
};
// 时间O(n) 空间O(1)
var findRepeatNumber = function(nums) {
let len = nums.length
for(let i = 0; i < len; i++) {
// 获取当前元素
let k = nums[i]
// 如果这个元素已经是负数了 说明它已经被改变过 那么把它变回来 然后就能找到重复的那个数，再返回就可以了
if(k < 0) k += len
// 把当前元素作为下标，如果有重复的元素，那么都会指向相同的元素。
if(nums[k] < 0) return k
// 把当前元素作为下标指向的元素变为负数
nums[k] -= len
}
return -1
};
剑指offer 04. 二维数组中的查找
双for循环暴力解。
