剑指offer-13、调整数组顺序使奇数位于偶数前面（一）
题⽬描述输⼊⼀个⻓度为 n 整数数组，数组⾥⾯不含有相同的元素，实现⼀个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前⾯部分，所有的偶数位于数组的后⾯部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。
示例1
输⼊：
返回值：
示例2
输⼊：
返回值：
示例3
输⼊：
返回值：
思路及解答
空间换时间（辅助数组）
通过创建两个临时数组分别存储奇数和偶数，然后合并它们。这种方法简单易懂，但需要额外的空间。
新建⼀个数组， copy ⼀份，先计算出奇数的个数，也就是能够知道第⼀个偶数应该放在数组的哪⼀个位置，然后再遍历⼀次，依次放到对应的位置即可。
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
// 使用ArrayList动态存储，避免预先计算大小
List<Integer> oddList = new ArrayList<>();
List<Integer> evenList = new ArrayList<>();
// 第一次遍历：分离奇偶数
for (int num : nums) {
if (num % 2 != 0) {
oddList.add(num);
} else {
evenList.add(num);
}
}
// 合并结果
int[] result = new int;
int index = 0;
for (int odd : oddList) {
result = odd;
}
for (int even : evenList) {
result = even;
}
return result;
}
[*]时间复杂度：O(n)，需要遍历数组两次（分离和合并各一次）
[*]空间复杂度：O(n)，需要额外的两个列表存储所有元素
双指针原地排序（类似插入排序）
使用类似插入排序的思想，维护一个"已排序奇数"的边界，当遇到奇数时，将其插入到边界位置并移动边界。这种方法不需要额外空间，但时间复杂度较高。
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
int oddBoundary = 0; // 奇数边界
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums % 2 != 0) {
// 从i位置向前移动到oddBoundary位置
int temp = nums;
// 将区间元素后移一位
for (int j = i - 1; j >= oddBoundary; j--) {
nums = nums;
}
nums = temp;
oddBoundary++;
}
}
return nums;
}
[*]时间复杂度：O(n²)，最坏情况下每次奇数都需要移动大量元素
[*]空间复杂度：O(1)，原地排序，不需要额外空间
两次遍历填充法
通过两次遍历数组，第一次填充所有奇数，第二次填充所有偶数。这种方法结合了方法一的思路，但使用固定大小的结果数组
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
int[] result = new int;
int index = 0;
// 第一次遍历：填充奇数
for (int num : nums) {
if (num % 2 != 0) {
result = num;
}
}
// 第二次遍历：填充偶数
for (int num : nums) {
if (num % 2 == 0) {
result = num;
}
}
return result;
}
[*]时间复杂度：O(n)，需要遍历数组两次
[*]空间复杂度：O(n)，需要一个结果数组
稳定的双指针交换法
使用两个指针，一个从前往后找偶数，一个从后往前找奇数，然后交换它们的位置。这种方法需要特别注意保持相对顺序
public int[] reorderArray(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return nums;
}
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left < right) {
// 从左找第一个偶数
while (left < right && nums % 2 != 0) {
left++;
}
// 从右找第一个奇数
while (left < right && nums % 2 == 0) {
right--;
}
if (left < right) {
// 交换并保持相对顺序
int temp = nums;
// 将区间元素前移一位
for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
nums = nums;
}
nums = temp;
}
}
return nums;
}
[*]时间复杂度：O(n²)，最坏情况下需要移动大量元素
[*]空间复杂度：O(1)，原地操作
方法对比与总结
方法时间复杂度空间复杂度优点缺点辅助数组法O(n)O(n)实现简单，顺序有保证空间开销大双指针原地排序O(n²)O(1)空间效率高时间效率低两次遍历填充法O(n)O(n)时间效率高空间开销中等稳定双指针交换法O(n²)O(1)空间效率高实现复杂，时间效率低优化双指针法O(n²)O(1)空间效率高，顺序保证好时间效率低
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