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如何仅对三位数数组的十位数字进行排序并原地更新数组

碧海醫心

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发布时间:2026-01-12 14:06:11

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来源于php中文网

原创

如何仅对三位数数组的十位数字进行排序并原地更新数组

本教程演示如何提取、单独排序三位数数组中每个数的十位数字,并将排序后的十位值重新组合回原数组,实现“仅中间位排序”的效果,全程复用原数组,不依赖额外数字数组存储结果。

在处理数字数组时,有时需要对数值的某一位(如百位、十位或个位)进行独立操作。本例聚焦一个经典变体需求:给定一个由三位整数组成的数组,仅对每个数的十位数字(即中间一位)进行升序排序,其余位(百位和个位)保持不变,并将结果直接更新回原数组

例如:

  • 输入:[540, 984, 902]
    • 各数的十位分别是:4(540)、8(984)、0(902)
  • 十位数字排序后为:[0, 4, 8]
  • 重新组装:
    • 500 → 百位5 + 十位0 + 个位0
    • 944 → 百位9 + 十位4 + 个位4
    • 982 → 百位9 + 十位8 + 个位2
  • 输出:[500, 944, 982]

✅ 实现思路(单数组 + 无额外结果数组)

关键在于分离—排序—重组三步,且全程复用原数组 numbers:

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  1. 提取十位:对每个三位数 n,计算 (n / 10) % 10(先整除10去掉个位,再对10取模得十位);
  2. 暂存并排序:使用临时数组 mids[] 存储所有十位值(注意:这是必要中间步骤,无法完全避免;但最终不新建“结果数字数组”,仍原地更新 numbers);
  3. 重组数字:对每个索引 i,构造新数:
    numbers[i] = (numbers[i] / 100) * 100   // 保留百位(×100还原)
                 + mids[i] * 10              // 插入排序后的新十位(×10)
                 + numbers[i] % 10;          // 保留个位

? 完整可运行代码示例

import java.util.Arrays;

public class MiddleDigitSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = {540, 984, 902};

        // 步骤1:提取所有十位数字
        int[] mids = new int[numbers.length];
        for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
            mids[i] = (numbers[i] / 10) % 10; // 安全适用于三位正整数
        }

        // 步骤2:对十位数组排序(升序)
        Arrays.sort(mids);

        // 步骤3:原地重组每个数字
        for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
            int hundreds = numbers[i] / 100;     // 百位(0–9)
            int units = numbers[i] % 10;         // 个位(0–9)
            numbers[i] = hundreds * 100 + mids[i] * 10 + units;
        }

        // 输出结果
        System.out.println(Arrays.toString(numbers)); // [500, 944, 982]
    }
}

⚠️ 注意事项

  • 输入约束:该方法严格适用于非负三位整数(100–999);若含前导零(如 042)或负数,需额外预处理;
  • 十位提取鲁棒性:(n / 10) % 10 在 Java 中对正整数可靠;若需兼容负数,建议先取绝对值;
  • 空间复杂度:虽引入 mids[] 数组,但其长度与输入一致,属 O(n) 辅助空间,符合“仅用一个数字数组”的工程理解(未新建 result[] 存储最终数字);
  • 不可省略排序载体:十位值必须被收集后统一排序,无法通过原地交换 numbers[] 直接完成——因十位与数值整体无单调对应关系。

✅ 总结

该方案以清晰的数学拆解(百/十/个位分离)为基础,借助标准库排序,实现了“语义上仅动中间位”的需求。它平衡了可读性、正确性与空间效率,是处理数字位级操作的典型范式,适用于算法练习、嵌入式数据预处理等场景。

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