每日一题：替换空格

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请实现一个函数，把字符串 s 中的每个空格替换成 "%20"。

示例 1：

输入： s = "We are happy."
输出： "We%20are%20happy."

限制：

0 <= s 的长度 <= 10000

解题思路：暴力解法

遍历字符串，使用一个新的对象，复制 str，复制的过程对其判断，是空格则替换，否则直接复制，类似于数组复制

代码：(JAVA实现)

public String replaceSpace(String s) {
        if (s.length() == 0 || s == null) {
            return s;
        }
        int start = 0;
        
        //选用 StringBuilder 单线程使用，比较快，选不选都行
        StringBuffer res = new StringBuffer();
        
        //使用res来复制str，遇到空格就是替换，否则直接复制
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {

            if (s.charAt(i) == ' ') {
                res.append(s.substring(start,i));
                res.append("%20");
                
                start = i + 1;
            }
        }
        res.append(s.substring(start,s.length()));

        return res.toString();
    }

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(1)

提交结果

解题思路：双指针

第一种虽然也能通过，但如果想把这道题做到极致的话，不使用额外的辅助空间，就需要使用双指针来实现了

首先我们需要先将数组扩充到可以放下“%20“之后的大小

然后再从后向前遍历字符串，也就是双指针，具体思路

i指向扩充数组的末尾，j指向原始数组的末尾

这里使用从后向前字符串，而不是从前向后遍历字符串的原因是

1. 从前向后遍历字符串，每次添加新元素时，都需要将新元素后的元素向后移动，时间复杂度较高。而从后向前比遍历，则避免了这种情况的出现
2. 不用申请新数组空间

代码：(Java实现)

public String replaceSpace(String s) {
        if (s.length() == 0 || s == null) {
            return s;
        }

        //扩充数组大小
        StringBuffer res = new StringBuffer();
        for (int i = 0; i < s.length();i++) {
            if (s.charAt(i) == ' ') {
                res.append("  ");
            }
        }

        //若数组没有空格则直接返回
        if (res.length() == 0) {
            return s;
        }

        //指向原始数组的末尾
        int left = s.length()-1;
        //将原始数组数组扩充空间
        s += res.toString();
        //指向扩充数组的末尾
        int right = s.length()-1;
        char[] chars = s.toCharArray();
        
        
        while (left >= 0) {
        
            if (chars[left] == ' ') {
                chars[right--] = '0';
                chars[right--] = '2';
                chars[right] = '%';
            }else {
                chars[right] = chars[left];
            }

            left--;
            right--;
        }

        return new String(chars);
    }

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(1)

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