前言
为什么要说算法的从会用到理解？正如很多朋友一样，我们都是“成熟”的程序员了，惯用了各种依赖包，也就放弃了对算法的深究，所以处理各种实用场景信手拈来（哈哈，不要脸了），但是，最近在处理和思考优化方面的问题，深究之后，发现万变不离其宗，代码优化的一大部分工作还是要从算法上解决。
趁此机会，也督促自己去深层理解理解算法的实质。
算法的题目会来自leecode以及活动负责人的算法讲解。
1.双指针
1.1 leecode题目-删除排序数组中的重复项
给你一个 升序排列 的数组
nums，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。输入：nums = [1,1,2]
输出：2
1.2 分解题目
- 升序数组nums
- 原地修改，不允许新增数组
- 返回值为去重后的数组长度
1.3 解题思路
由于数组nums为有序的升序数组，即存在重复的数据都是相邻的。所以我们只需要得到两个相邻元素不同的所有元素即可。此时我们就可以使用双指针来处理，设快指针为fast,慢指针为slow;
- 当nums长度为0时，数组无数据，返回值为0；
- 当nums长度为1时，数组只有一个元素，所以无重复值无需处理，返回值为1；
- 当nums长度大于1时，设数组的长度为length,快指针为fast=1,慢指针slow=1,遍历数组，当快指针小与数组长度时，判断两个相邻元素不相同，nums[fast] 不等于 nums[fase -1],不相同，则，将快指针的元素赋值给慢指针nums[slow] = nums[fast],同时慢指针slow加1;遍历结束，则慢指针slow即为去重后的数组长度；
1.4 代码
function uniq(nums) {
let length = nums.length;
if (length === 0) {
return 0;
}
let fast = 1,
slow = 1;
while (fast < length) {
if (nums[fast] !== nums[fast - 1]) {
nums[slow] = nums[fast];
++slow;
}
++fast;
}
return slow;
}
uniq([1, 1, 2]);
输出值为2；
1.5 复杂度分析
- 时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。快指针和慢指针最多各移动 n 次。
- 空间复杂度：O(1)。只需要使用常数的额外空间。
2. 个人常用方式
for循环倒序遍历，删除重复的数据；
2.1 思路
- 倒序遍历数组，
- 判断数组中当前元素第一次出现的索引是否等于当前索引，不相等，则证明当前元素在数组中存在第二个，所以，删除当前元素；此时数组长度减1，但是当下一次循环进入，索引减1，得到的元素，依旧是当前元素，可以继续判断当前元素是否有多余重复值；
2.2 代码
function uniq2(nums) {
for (let i = nums.length - 1; i >= 0; --i) {
if (nums.indexOf(nums[i]) !== i) nums.splice(i, 1);
}
return nums.length;
}
uniq2([1, 1, 2]);
注意：千万不能使用正序for循环删除元素，如果是正序for循环，则会导致删除元素的下一个元素错过循环；
3. 总结
for循环倒序遍历方法可以面对无序数组的处理或者其他字段的处理，但是我们也可以通过自己将数组变为有序数，将其改造为符合双指针操作的条件。
一句老话：
只要思想不滑坡，方法总比困难多！
