双指针风骚起来，也是无敌
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]
思路
暴力排序
最直观的想法，莫过于：每个数平方之后，排个序，代码如下：
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
A[i] *= A[i];
}
sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
return A;
}
};
这个时间复杂度是 O(n + nlogn)， 可以说是O(nlogn)的时间复杂度，但为了和下面双指针法算法时间复杂度有鲜明对比，我记为 O(n + nlog n)。
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：
不难写出如下代码：
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
int k = A.size() - 1;
vector<int> result(A.size(), 0);
for (int i = 0, j = A.size() - 1; i <= j;) { // 注意这里要i <= j，因为最后要处理两个元素
if (A[i] * A[i] < A[j] * A[j]) {
result[k--] = A[j] * A[j];
j--;
}
else {
result[k--] = A[i] * A[i];
i++;
}
}
return result;
}
};
此时的时间复杂度为O(n)，相对于暴力排序的解法O(n + nlog n)还是提升不少的。
这里还是说一下，大家不必太在意leetcode上执行用时，打败多少多少用户，这个就是一个玩具，非常不准确。
做题的时候自己能分析出来时间复杂度就可以了，至于leetcode上执行用时，大概看一下就行，只要达到最优的时间复杂度就可以了，
一样的代码多提交几次可能就击败百分之百了.....
其他语言版本
Java：
class Solution {
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
int right = nums.length - 1;
int left = 0;
int[] result = new int[nums.length];
int index = result.length - 1;
while (left <= right) {
if (nums[left] * nums[left] > nums[right] * nums[right]) {
// 正数的相对位置是不变的， 需要调整的是负数平方后的相对位置
result[index--] = nums[left] * nums[left];
++left;
} else {
result[index--] = nums[right] * nums[right];
--right;
}
}
return result;
}
}
class Solution {
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
int l = 0;
int r = nums.length - 1;
int[] res = new int[nums.length];
int j = nums.length - 1;
while(l <= r){
if(nums[l] * nums[l] > nums[r] * nums[r]){
res[j--] = nums[l] * nums[l++];
}else{
res[j--] = nums[r] * nums[r--];
}
}
return res;
}
}
Python：
（版本一）双指针法
class Solution:
def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]:
l, r, i = 0, len(nums)-1, len(nums)-1
res = [float('inf')] * len(nums) # 需要提前定义列表，存放结果
while l <= r:
if nums[l] ** 2 < nums[r] ** 2: # 左右边界进行对比，找出最大值
res[i] = nums[r] ** 2
r -= 1 # 右指针往左移动
else:
res[i] = nums[l] ** 2
l += 1 # 左指针往右移动
i -= 1 # 存放结果的指针需要往前平移一位
return res
（版本二）暴力排序法
class Solution:
def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]:
for i in range(len(nums)):
nums[i] *= nums[i]
nums.sort()
return nums
（版本三）暴力排序法+列表推导法
class Solution:
def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]:
return sorted(x*x for x in nums)
Go：
func sortedSquares(nums []int) []int {
n := len(nums)
i, j, k := 0, n-1, n-1
ans := make([]int, n)
for i <= j {
lm, rm := nums[i]*nums[i], nums[j]*nums[j]
if lm > rm {
ans[k] = lm
i++
} else {
ans[k] = rm
j--
}
k--
}
return ans
}
Rust:
impl Solution {
pub fn sorted_squares(nums: Vec<i32>) -> Vec<i32> {
let n = nums.len();
let (mut i,mut j,mut k) = (0,n - 1,n);
let mut ans = vec![0;n];
while i <= j{
if nums[i] * nums[i] < nums[j] * nums[j] {
ans[k-1] = nums[j] * nums[j];
j -= 1;
}else{
ans[k-1] = nums[i] * nums[i];
i += 1;
}
k -= 1;
}
ans
}
}
Javascript：
/**
* @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;
};
Typescript：
双指针法：
function sortedSquares(nums: number[]): number[] {
const ans: number[] = [];
let left = 0,
right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
// 右侧的元素不需要取绝对值，nums 为非递减排序的整数数组
// 在同为负数的情况下，左侧的平方值一定大于右侧的平方值
if (Math.abs(nums[left]) > nums[right]) {
// 使用 Array.prototype.unshift() 直接在数组的首项插入当前最大值
ans.unshift(nums[left] ** 2);
left++;
} else {
ans.unshift(nums[right] ** 2);
right--;
}
}
return ans;
};
骚操作法（暴力思路）：
function sortedSquares(nums: number[]): number[] {
return nums.map(i => i * i).sort((a, b) => a - b);
};
Swift:
func sortedSquares(_ nums: [Int]) -> [Int] {
// 指向新数组最后一个元素
var k = nums.count - 1
// 指向原数组第一个元素
var i = 0
// 指向原数组最后一个元素
var j = nums.count - 1
// 初始化新数组(用-1填充)
var result = Array<Int>(repeating: -1, count: nums.count)
for _ in 0..<nums.count {
if nums[i] * nums[i] < nums[j] * nums[j] {
result[k] = nums[j] * nums[j]
j -= 1
} else {
result[k] = nums[i] * nums[i]
i += 1
}
k -= 1
}
return result
}
Ruby:
def sorted_squares(nums)
left, right, result = 0, nums.size - 1, []
while left <= right
if nums[left]**2 > nums[right]**2
result << nums[left]**2
left += 1
else
result << nums[right]**2
right -= 1
end
end
result.reverse
end
C:
int* sortedSquares(int* nums, int numsSize, int* returnSize){
//返回的数组大小就是原数组大小
*returnSize = numsSize;
//创建两个指针，right指向数组最后一位元素，left指向数组第一位元素
int right = numsSize - 1;
int left = 0;
//最后要返回的结果数组
int* ans = (int*)malloc(sizeof(int) * numsSize);
int index;
for(index = numsSize - 1; index >= 0; index--) {
//左指针指向元素的平方
int lSquare = nums[left] * nums[left];
//右指针指向元素的平方
int rSquare = nums[right] * nums[right];
//若左指针指向元素平方比右指针指向元素平方大，将左指针指向元素平方放入结果数组。左指针右移一位
if(lSquare > rSquare) {
ans[index] = lSquare;
left++;
}
//若右指针指向元素平方比左指针指向元素平方大，将右指针指向元素平方放入结果数组。右指针左移一位
else {
ans[index] = rSquare;
right--;
}
}
//返回结果数组
return ans;
}
PHP:
class Solution {
/**
* @param Integer[] $nums
* @return Integer[]
*/
function sortedSquares($nums) {
// 双指针法
$res = [];
for ($i = 0; $i < count($nums); $i++) {
$res[$i] = 0;
}
$k = count($nums) - 1;
for ($i = 0, $j = count($nums) - 1; $i <= $j; ) {
if ($nums[$i] ** 2 < $nums[$j] ** 2) {
$res[$k--] = $nums[$j] ** 2;
$j--;
}
else {
$res[$k--] = $nums[$i] ** 2;
$i++;
}
}
return $res;
}
}
Kotlin:
双指针法
class Solution {
// 双指针法
fun sortedSquares(nums: IntArray): IntArray {
var res = IntArray(nums.size)
var left = 0 // 指向数组的最左端
var right = nums.size - 1 // 指向数组端最右端
// 选择平方数更大的那一个往 res 数组中倒序填充
for (index in nums.size - 1 downTo 0) {
if (nums[left] * nums[left] > nums[right] * nums[right]) {
res[index] = nums[left] * nums[left]
left++
} else {
res[index] = nums[right] * nums[right]
right--
}
}
return res
}
}
骚操作（暴力思路）
class Solution {
fun sortedSquares(nums: IntArray): IntArray {
// left 与 right 用来控制循环，类似于滑动窗口
var left: Int = 0;
var right: Int = nums.size - 1;
// 将每个数字的平方经过排序后加入result数值
var result: IntArray = IntArray(nums.size);
var k: Int = nums.size - 1;
while (left <= right) {
// 从大到小，从后向前填满数组
// [left, right] 控制循环
if (nums[left] * nums[left] > nums[right] * nums[right]) {
result[k--] = nums[left] * nums[left]
left++
}
else {
result[k--] = nums[right] * nums[right]
right--
}
}
return result
}
}
Scala:
双指针:
object Solution {
def sortedSquares(nums: Array[Int]): Array[Int] = {
val res: Array[Int] = new Array[Int](nums.length)
var top = nums.length - 1
var i = 0
var j = nums.length - 1
while (i <= j) {
if (nums(i) * nums(i) <= nums(j) * nums(j)) {
// 当左侧平方小于等于右侧，res数组顶部放右侧的平方，并且top下移，j左移
res(top) = nums(j) * nums(j)
top -= 1
j -= 1
} else {
// 当左侧平方大于右侧，res数组顶部放左侧的平方，并且top下移，i右移
res(top) = nums(i) * nums(i)
top -= 1
i += 1
}
}
res
}
}
骚操作(暴力思路):
object Solution {
def sortedSquares(nums: Array[Int]): Array[Int] = {
nums.map(x=>{x*x}).sortWith(_ < _)
}
}
C#：
public class Solution {
public int[] SortedSquares(int[] nums) {
int k = nums.Length - 1;
int[] result = new int[nums.Length];
for (int i = 0, j = nums.Length - 1;i <= j;){
if (nums[i] * nums[i] < nums[j] * nums[j]) {
result[k--] = nums[j] * nums[j];
j--;
} else {
result[k--] = nums[i] * nums[i];
i++;
}
}
return result;
}
}
C# LINQ：
```csharp
public class Solution {
public int[] SortedSquares(int[] nums) {
return nums.Select(x => x * x).OrderBy(x => x).ToArray();
}
}