双指针算法实现字符串压缩与优化

1. 双指针算法基础与压缩字符串场景

双指针算法是处理数组和字符串问题的经典技巧，特别适合需要原地修改数据的场景。所谓双指针，就是在遍历过程中使用两个指针（通常称为快指针和慢指针）协同工作，快指针负责扫描数据，慢指针负责构建结果。这种模式的时间复杂度通常是O(n)，空间复杂度O(1)，在字符串压缩这类问题上展现出独特优势。

字符串压缩的典型场景是：给定一个字符数组chars，需要原地压缩并返回压缩后的新长度。压缩规则是将连续重复字符替换为字符+重复次数，如果重复次数为1则不显示数字。例如输入["a","a","b","b","c","c","c"]应压缩为["a","2","b","2","c","3"]，返回长度6。

注意：真正的难点在于原地修改数组，这意味着不能使用额外空间存储结果，必须在原数组上直接操作。这正是双指针大显身手的地方。

2. 压缩字符串的完整实现步骤

2.1 初始化指针与变量

我们首先初始化两个指针：

• write_ptr（慢指针）：记录当前写入位置，初始为0
• read_ptr（快指针）：遍历原始数组，初始为0
  同时需要current_char记录当前处理的字符，count记录连续出现次数。

python复制def compress(chars):
    write_ptr = 0
    read_ptr = 0
    n = len(chars)

2.2 主循环逻辑实现

快指针read_ptr从左到右扫描数组，当字符变化或到达末尾时，执行压缩写入：

python复制while read_ptr < n:
    current_char = chars[read_ptr]
    count = 0
    
    # 统计相同字符数量
    while read_ptr < n and chars[read_ptr] == current_char:
        read_ptr += 1
        count += 1
    
    # 写入字符
    chars[write_ptr] = current_char
    write_ptr += 1
    
    # 写入计数（如果>1）
    if count > 1: