题目

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 sortedSquares(vector& 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：

如下代码：
class Solution {
public:
vector sortedSquares(vector& A) {
int k = A.size() - 1;
vector 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。

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;
}
}