双指针
概念：
双指针主要用于遍历数组，两个指针指向不同的元素，从而协同完成任务。也可以延伸到多个数组的多个指针。
若两个指针指向同一数组，遍历方向相同且不会相交，则也称为滑动窗口（两个指针包围的区域即为当前的窗口），经常用于区间搜索。
若两个指针指向同一数组，但是遍历方向相反，则可以用来进行搜索，待搜索的数组往往是排好序的。
Two Sum
题解：
因为数组已经排好序，我们可以采用方向相反的双指针来寻找这两个数字，一个初始指向最小的元素，即数组最左边，向右遍历；一个初始指向最大的元素，即数组最右边，向左遍历。
如果两个指针指向元素的和等于给定值，那么它们就是我们要的结果。如果两个指针指向元素的和小于给定值，我们把左边的指针右移一位，使得当前的和增加一点。如果两个指针指向元素的和大于给定值，我们把右边的指针左移一位，使得当前的和减少一点。
可以证明，对于排好序且有解的数组，双指针一定能遍历到最优解。证明方法如下：假设最优解的两个数的位置分别是 l 和 r。我们假设在左指针在 l 左边的时候，右指针已经移动到了 r；此时两个指针指向值的和小于给定值，因此左指针会一直右移直到到达 l。同理，如果我们假设在右指针在 r 右边的时候，左指针已经移动到了 l；此时两个指针指向值的和大于给定值，因此右指针会一直左移直到到达 r。所以双指针在任何时候都不可能处于 (l,r) 之间，又因为不满足条件时指针必须移动一个，所以最终一定会收敛在 l 和 r。
public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
int l=0;
int r=numbers.length-1;
while(l<r){
if(numbers[l]+numbers[r]==target) break;
while(numbers[l]+numbers[r]>target) r--;
while(numbers[l]+numbers[r]<target) l++;
}
int[] res =new int[2];
res[0]=l+1;
res[1]=r+1;
return res;
}归并两个有序数组
88.合并两个有序数组
题解：
因为这两个数组已经排好序，我们可以把两个指针分别放在两个数组的末尾，即 nums1 的m − 1 位和 nums2 的 n − 1 位。每次将较大的那个数字复制到 nums1 的后边，然后向前移动一位。因为我们也要定位 nums1 的末尾，所以我们还需要第三个指针，以便复制。
在以下的代码里，我们直接利用 m 和 n 当作两个数组的指针，再额外创立一个 pos 指针，起始位置为 m +n−1。每次向前移动 m 或 n 的时候，也要向前移动 pos。这里需要注意，如果 nums1的数字已经复制完，不要忘记把 nums2 的数字继续复制；如果 nums2 的数字已经复制完，剩余nums1 的数字不需要改变，因为它们已经被排好序。注意 这里我们使用了 ++ 和- -的小技巧：a++ 和 ++a 都是将 a 加 1，但是 a++ 返回值为 a，而++a 返回值为 a+1。如果只是希望增加 a 的值，而不需要返回值，则推荐使用 ++a，其运行速度会略快一些。
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int pos = --m + --n + 1;
while(n>=0){
if(m<0){
while(n>=0) nums1[n]=nums2[n--];
break;
}
if(nums1[m]>=nums2[n]) nums1[pos--]=nums1[m--];
else nums1[pos--]=nums2[n--];
}
}快慢指针
题解：
对于链表找环路的问题，有一个通用的解法——快慢指针（Floyd 判圈）。给定两个指针，分别命名为 slow 和 fast，起始位置在链表的开头。每次 fast 前进两步，slow 前进一步。如果 fast可以走到尽头，那么说明没有环路；如果 fast 可以无限走下去，那么说明一定有环路，且一定存在一个时刻 slow 和 fast 相遇。当 slow 和 fast 第一次相遇时，我们将 fast 重新移动到链表开头，并让 slow 和 fast 每次都前进一步。当 slow 和 fast 第二次相遇时，相遇的节点即为环路的开始点。
public ListNode detectCycle(ListNode head) {
ListNode slow = head;
ListNode fast = head;
while(slow!=null&&fast!=null&&fast.next!=null){
slow=slow.next;
fast=fast.next.next;
if(fast==slow){
//指定到这里说明有环
fast=head;
while(fast!=slow){
slow=slow.next;
fast=fast.next;
}
return slow;
}
}
return null;
}滑动窗口
76.最小覆盖子串
题解：
本题使用滑动窗口求解，即两个指针 l 和 r 都是从最左端向最右端移动，且 l 的位置一定在r 的左边或重合。注意本题虽然在 for 循环里出现了一个 while 循环，但是因为 while 循环负责移动 l 指针，且 l 只会从左到右移动一次，因此总时间复杂度仍然是 O(n)。本题使用了长度为 128的数组来映射字符，也可以用哈希表替代；其中 chars 表示目前每个字符缺少的数量，flag 表示每个字符是否在 T 中存在。
public String minWindow(String s, String t) {
int[] arr = new int[128];
Arrays.fill(arr, -1000000);
int len = t.length();
for (int i = 0; i < len; ++i) {
arr[t.charAt(i)] += arr[t.charAt(i)] == -1000000 ? 1000001 : 1;
}
int l = 0, count = len;
int res = 0x3f3f3f3f, resL = 0, resR = 0;
for (int r = 0; r < s.length(); ++r) {
//如果==-1000000说明t中不存在该字符
if (arr[s.charAt(r)] != -1000000) {
arr[s.charAt(r)]--;
if (arr[s.charAt(r)] >= 0) count--;
}
//如果s中从l到r中的字符包含t
while (count <= 0) {
if (res > r - l + 1) {
res = r - l + 1;
resL = l;
resR = r;
}
if (arr[s.charAt(l)] == -1000000) {
l++;
} else if (arr[s.charAt(l)] < 0) {
arr[s.charAt(l)]++;
l++;
} else break;
}
}
return count<=0?s.substring(resL, resR + 1):"";
}练习
基础难度
633.Sum of Square Numbers (Easy)
Two Sum 题目的变形题之一。680.Valid Palindrome II (Easy)
Two Sum 题目的变形题之二。524.Longest Word in Dictionary through Deleting (Medium)
归并两个有序数组的变形题。
进阶难度
340.Longest Substring with At Most K Distinct Characters (Hard)
需要利用其它数据结构方便统计当前的字符状态。
