# JS 算法实战手册：从零开始的指针艺术（一）数组篇

序言：第一次刷 LeetCode 的思维觉醒作为一名习惯了 JavaScript 灵活语法的开发者，第一次踏入算法的世界，我逐渐意识到，算法练习并不是在学习如何使用 API，而是在学习如何精准地操控内存。在这个系列中，我将记录下我攻克每一种数据结构的历程。起点便从最常见、操作也最为细腻的数组开始。

数组篇：原地算法（In-place）的逻辑美学在原地算法中，我们必须像操作底层语言那样去对待 JS 数组：

拒绝“黑盒”操作：弃用 splice()。虽然它能一键删除，但会引发后续元素的集体位移，导致时间复杂度飙升至 O(n2)O(n^2)O(n2)。拥抱覆盖（Overwrite）：原地算法的真谛不是“删除”，而是用“有效”的数据去覆盖那些“不需要”的数据，将空间复杂度压制在 O(1)O(1)O(1)。

经典题型一：合并两个有序数组 (LeetCode 88)

题目描述给你两个按非递减顺序排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n。请你合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按非递减顺序排列。

注意：nums1 初始化长度为 m + n，其中前 m 个元素表示有效数据，后 n 个元素为 0。

核心思路：逆向双指针如果从前往后合并，每次向 nums1 插入数据都要挪动其后的所有元素。巧妙之处：利用 nums1 后端预留的“0”空位，从后往前比较。由于是从最大值开始向最大的索引位填补，我们永远不会在处理完 nums1 的有效数字前覆盖掉它们。
代码实现 JavaScript ini 体验AI代码助手代码解读复制代码var merge = function(nums1, m, nums2, n) { let p1 = m - 1; // nums1 有效数据末尾 let p2 = n - 1; // nums2 末尾 let p = m + n - 1; // nums1 物理末尾

while (p1 >= 0 && p2 >= 0) {
```
 // 谁大谁往后面放，填补后端空位
 if (nums1[p1] > nums2[p2]) {
     nums1[p--] = nums1[p1--];
 } else {
     nums1[p--] = nums2[p2--];
 }
```
} // 特殊情况：如果 nums2 还没搬完（nums2 还有更小的数），补齐到前端 while (p2 >= 0) {
```
 nums1[p--] = nums2[p2--];
```
} };

经典题型二：移除指定元素 (LeetCode 27)

题目描述给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要原地移除所有数值等于 val 的元素。返回移除后数组的新长度 k。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
核心思路：快慢指针（读写分离）这道题教会了我“逻辑删除”。

快指针 (fast) ：充当“探路者”，寻找数组中不等于 val 的有效元素。

慢指针 (slow) ：充当“记录员”，锁定下一个可以被写入的坑位。本质：这是一场“洗牌”，快指针负责把好的牌递给慢指针，慢指针按顺序在前端排好。

经典题型三：删除有序数组中的重复项 (LeetCode 26)

逻辑：我们只需要比较当前快指针看到的数，是否和慢指针区域中“最后一个确定的数”相同。

避坑细节：这是我第一次遇到索引越界问题。

技巧：将 slow 和 fast 都从 1 开始。因为第一个元素 nums[0] 前面没有数字，它绝对不可能是重复项，所以它被“保送”通过。安全：通过比较 nums[fast] 与 nums[slow - 1]，我们永远不会触碰到 nums[-1]。

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