java数据结构与算法刷题目录（剑指Offer、LeetCode、ACM）-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846

1. 时间复杂度 = 空间复杂度 = O(n * $lo{g}_{2}n$)

解题思路

1. 最直接的想法就是先算出每个元素的平方和，然后排序，所以排序的效率就是这个算法的效率。那么目前综合性能比最好，实现也简单的就是快速排序算法，它的时间和空间复杂度为O(n * $lo{g}_{2}n$)

快速排序https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/135671368

代码:时间复杂度O(n * $lo{g}_{2}n$).空间复杂度O(n * $lo{g}_{2}n$)

class Solution {public int[] sortedSquares(int[] nums) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {nums[i] = (int)Math.pow(nums[i],2.0);}
//        quickSort(nums);Arrays.sort(nums);return nums;}/**快速排序，不稳定，时间复杂度O(n * logn) 空间复杂度O(n*logn)* 这里是快排入口*/public void quickSort(int arr[]){quickSort(arr,0,arr.length-1);}/*** 递归主要用于分割左右两个表*/public void quickSort(int arr[],int low,int high){if(low<high){//如果左指针超过右指针，表示本次比较完成//快速排序，每一趟都会确定一个元素的最终位置，用pivot表示，pivot是枢纽的意思int pivotPosition = quickSortPartition(arr, low, high);//由pivot为分界点，分成左右两个表quickSort(arr,low,pivotPosition-1);//左表排序quickSort(arr,pivotPosition+1,high);//右表排序}}/*** 这里是每一趟的快速排序代码，指定一个元素作为枢纽pivot，然后以它为中心，小的元素放在它左边，大的放在它右边*/public int quickSortPartition(int arr[],int low,int high){int pivot = arr[low];//指定枢纽while (low<high){while(low<high && arr[high]>=pivot) --high;//从右边找到比枢纽小的arr[low] = arr[high];//放在左边while(low<high && arr[low]<=pivot) ++low;//从左找到比枢纽大的arr[high] = arr[low];//放在右边}arr[low] = pivot;//最终将枢纽放到它最终的位置return low;//最终low指向枢纽最终位置}
}

2. 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)

其实直接用排序算法，有些太奢侈了，而上面快速排序主要用双指针的思想。那么我们直接用双指针做这道题，是不是更好呢？

代码:时间复杂度O(n).空间复杂度O(1)

class Solution {public int[] sortedSquares(int[] nums) {int n = nums.length;//数组长度int low = 0, high = n -1;//左右指针int position = n-1;//答案数组的指针，从后向前，依次指向插入元素的位置int[] answer = new int[n];//每次都将较大值从后向前插入position指向的位置while(high >= low){int leftPow = nums[low]*nums[low];//获取边的平方和int rightPow = nums[high] * nums[high];//获取右边的平方和//将较大的插入answer数组，并移动指针if(leftPow > rightPow) {answer[position] = leftPow; low++;}//左边的插入answer，左指针向右移else {answer[position] = rightPow; high--;}//右边元素插入answer，右指针向左移动position --;//指向下一个插入位置，从后往前依次插入}return answer;}
}