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输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有奇数在数组的前半部分，所有偶数在数组的后半部分。

示例：

输入：nums = [1,2,3,4] 输出：[1,3,2,4] 注：[3,1,2,4] 也是正确的答案之一。  

提示：

0 <= nums.length <= 50000 0 <= nums[i] <= 10000

方法一：两次遍历

思路

新建一个数组 res 用来保存调整完成的数组。遍历两次 nums，第一次遍历时把所有奇数依次追加到 res 中，第二次遍历时把所有偶数依次追加到 res 中。

class Solution {
    public int[] exchange(int[] nums) {
        int n = nums.length, index = 0;
        int[] res = new int[n];
        for (int num : nums) {
            if (num % 2 == 1) {
                res[index++] = num;
            }
        }
        for (int num : nums) {
            if (num % 2 == 0) {
                res[index++] = num;
            }
        }
        return res;
    }
}

复杂度分析：

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 为数组 nums 的长度。需遍历 nums 两次。

• 空间复杂度：O(1)。结果不计入空间复杂度。

方法二：双指针 + 一次遍历

思路

记数组 nums 的长度为 n。方法一需要遍历两次 nums，第一次遍历时遇到偶数会跳过，第二次遍历时遇到奇数会跳过，这部分可以优化。

新建一个长度为 n 的数组 res 用来保存调整完成的数组。遍历一遍 nums，遇到奇数则从 res 左侧开始替换元素，遇到偶数则从 res 右侧开始替换元素。遍历完成后，res 就保存了调整完成的数组。

代码：

class Solution {
    public int[] exchange(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] res = new int[n];
        int left = 0, right = n - 1;
        for (int num : nums) {
            if (num % 2 == 1) {
                res[left++] = num;
            } else {
                res[right--] = num;
            }
        }
        return res;
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 为数组 nums 的长度。只需遍历 nums 一次。

• 空间复杂度：O(1)。结果不计入空间复杂度。

方法三：原地交换

思路

记数组 nums 的长度为 n。先从 nums 左侧开始遍历，如果遇到的是奇数，就表示这个元素已经调整完成了，继续从左往右遍历，直到遇到一个偶数。然后从 nums 右侧开始遍历，如果遇到的是偶数，就表示这个元素已经调整完成了，继续从右往左遍历，直到遇到一个奇数。交换这个偶数和奇数的位置，并且重复两边的遍历，直到在中间相遇，nums 调整完成。

代码：

class Solution {
    public int[] exchange(int[] nums) {
        int left = 0, right = nums.length - 1;
        while (left < right) {
            while (left < right && nums[left] % 2 == 1) {
                left++;
            }
            while (left < right && nums[right] % 2 == 0) {
                right--;
            }
            if (left < right) {
                int temp = nums[left];
                nums[left] = nums[right];
                nums[right] = temp;
                left++;
                right--;
            }
        }
        return nums;
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)。原数组中每个元素只遍历一次。

• 空间复杂度：O(1)。原地调整，只消耗常数空间。