从逻辑结构而言，数组是一种线性表；从存储结构而言，一般认为，数组占用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。因此，可以根据合法偏移量寻址，以随机访问数组元素。下面介绍保持相对顺序的数组过滤器相关习题（一般要求只使用常数的额外空间）。如同净水器滤除杂质，算法基本流程如下：
遍历读取的过程，像是一个指针挥着衣袖，云彩依然在原地停留。“云彩”是（过滤前的）原始数据，虽然在访问过一次之后就没有利用价值了，但是它们依然无故地霸占着空间，白白地荒废着空间。所以，为何不把这些空间重新利用起来，新陈代谢、变废为宝呢？
要想达到这样高效的空间利用率，自然还需要另一个覆盖更新指针，它表示“当下一个符合条件的元素出现时，应当填写在哪个位置”，同时也作为计数器表示“当前已经维护好的，（过滤后的）新生数据的实际长度”。如果说读指针的前行，是稳扎稳打、快马加鞭，那么写指针的进展，就依靠条件而相对缓慢。
因此，它们也被形象地称为“快慢指针”。
?那就自己动手试试叭
⚠️记得注意边界条件哦
| 刷题清单 | 过滤条件 |
|---|---|
| 27.移除元素 | 等于目标值就不要，不等于目标值就要 |
| 26.删除有序数组中的重复项 | 重复就不要，不重复就要（第一次出现） |
| 283. |
为零就不要，不为零就要 |
这两题之所以不需要额外开辟临时数组，是因为其更新数据的覆盖进度总是比原始数据的访问进度要慢（更准确的说是，覆盖进度不领先于读取进度），进而不存在读取脏数据导致结果紊乱与原始数据遗失的问题。
可是88这题，如果两个读指针、一个写指针照常置于数组头部，将比较小的一方填入，倘若不使用额外空间，就可能发生冲突。举例来说，此时此刻， \(nums_1\) 读指针指向的原始数据是3，如果直接更新于 \(nums_1\) 上，那么写指针就会领先读指针，把还没有访问的数据“吞”掉。
图1.1.1 ?
怎么办呢？观察发现， \(nums_1\) 后方有许多空位。
倘若读写指针均倒序更新，写指针将天然落后读指针。
我们可以想象，即使\(nums1\)的?读指针前期始终躺在原地，?写指针也追不上。于是，我们就可以直接在数组 \(nums_1\) 上原地修改，不需要额外空间！
图1.1.2 ?
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
// 最新数据-写指针
int w = nums1.length - 1;
// 原始数据-读指针
int r1 = m - 1;
int r2 = n - 1;
// 过滤条件：哪个更大填哪个
while (r1 >= 0 && r2 >= 0)
nums1[w--] = (nums1[r1] >= nums2[r2]) ? nums1[r1--] : nums2[r2--];
// 某个数组触碰边界，另一个的元素直接挂载于尾部即可
// while (r1 >= 0)
// nums1[w--] = nums1[r1--];
while (r2 >= 0)
nums1[w--] = nums2[r2--];
}
}
对比来说，977与88题有相似也有不同。
class Solution {
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
// 用于返回答案
int[] ans = new int[nums.length];
// 原始数据-读指针
int r1 = 0;
int r2 = nums.length - 1;
// 注意：倘若从读指针的角度切入，应当为 while(r1<=r2)
for (int w = ans.length - 1; w >= 0; w--) {
int s1 = nums[r1] * nums[r1];
int s2 = nums[r2] * nums[r2];
// 过滤条件：哪个绝对值更大填哪个的平方
if (s1 >= s2) {
ans[w--] = s1;
r1++;
} else {
ans[w--] = s2;
r2--;
}
}
return ans;
}
}
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