给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
示例:
输入: [0,1,0,3,12]
输出: [1,3,12,0,0]
说明:
必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。
尽量减少操作次数
必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组；同时尽量减少操作次数，说白了就是想叫我们写出更好的算法。
如何分析？
观察
输入: [0,1,0,3,12]
输出: [1,3,12,0,0]
整个过程就是0元素不断后移，非零元素不断前移的过程，所以算法每步操作的目标便是：逐渐达成这个分布规律。
怎样优化操作？
假设两个指针slow和fast分别指向连续零区间的第一个0，最后一个0的后一个位置，如下图所示：
那么，fast-slow 正是索引从0~fast区间范围内0元素的个数。
fast指向下一个元素：
若打问号元素为0，根据每步操作的目标是非零元素前移，零元素后移。所以迭代到此处时它已经为0元素，所以至少肯定不用前移，那么就保持原地不动。
若打问号的元素取值非0，根据每步操作的目标是非零元素前移，零元素后移。因为slow~fast这块都为0，所以为了目标，非零元素要和第一个0交换，这样不就实现非零元素前移，零元素后移的目标了吗
交换后：
你看确实前进一步了吧。
以上分析过程就是此问题的一个中间状态的操作分析，是从第i次迭代状态到第i+1次迭代状态的变化过程。
有了这个状态更新方程，因此就会很自然的写出下面的代码：
class Solution(object): def moveZeroes(self, nums): fast,slow=0,0 # 分别指向连续零区间的最右侧、最左侧 while fast<len(nums): # if nums[fast]==0 do nothing if nums[fast]!=0: # if fast == slow shows zero isn't found yet if fast > slow:# zero exists nums[slow], nums[fast] = nums[fast], 0 slow += 1 fast += 1S1，设定两个指针初始分别指向第一个元素：
S2，第一个元素等于0，仅fast前进1步：
S3, 下一次迭代时，fast指向元素不为0，则交换：
同时slow和fast同时都前进一步：
S4，此时元素等于0，此情况重复步骤S2，因此重复上面操作。
依次类推，罗列出中间的各个状态：
fast到头，程序结束。
可以看到slow指向连续零区间的第一个0，fast指向连续零区间的最后一个0的后一个位置。
这与文章中分析中间状态的过程一脉相承，验证分析过程是准确的。
以上就是移动零这道题的详细分析。原创不易，欢迎三连支持，感谢。
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