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：
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| 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]
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- 示例 2：
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| 输入：nums = [-7,-3,2,3,11]
输出：[4,9,9,49,121]
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暴力排序
最直观的相反，莫过于：每个数平方之后，排个序
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| class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
A[i] *= A[i];
}
sort(A.begin(), A.end());
return A;
}
};
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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 + nlogn)。
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：
ref
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| 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]) {
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;
}
}
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| class Solution {
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
int start = 0, end = nums.length - 1;
int[] result = new int[nums.length];
for (int i = nums.length - 1; i >= 0; i--) {
if (Math.pow(nums[start], 2) > Math.pow(nums[end], 2) ) {
result[i] = (int)Math.pow(nums[start], 2) ;
start++;
} else {
result[i] = (int)Math.pow(nums[end], 2) ;
end--;
}
}
return result;
}
}
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参考文章