题目：

算法解析

算法概述

这个算法的目标是计算一个数组中每个元素的平方，并将结果存储在一个新的数组中，同时保持结果数组的排序顺序。它使用了三个指针：i、j和k，分别指向当前考虑的较小元素、较大元素和结果数组的最后一个位置。

算法步骤

1. 初始化：

   • n：数组nums的长度。
   • i：指向数组的起始位置。
   • j：指向数组的结束位置。
   • k：指向结果数组res的最后一个位置。
   • res：一个新的数组，长度与nums相同，初始值都为0。

2. 填充结果数组：

   • 使用while循环，当i小于或等于j时继续执行。
   • 计算nums[j]的平方（right）和nums[i]的平方（left）。
   • 比较right和left的大小：
     • 如果right小于或等于left，说明较大元素的平方更小或相等，将left放入结果数组的k位置，然后i加1，k减1。
     • 否则，将right放入结果数组的k位置，然后j减1，k减1。

3. 返回结果：

   • 循环结束后，结果数组res已经包含了按非递减顺序排列的平方值。

算法效率

• 时间复杂度：O(n)，其中n是数组nums的长度。这是因为算法只遍历了数组一次。
• 空间复杂度：O(n)，因为创建了一个与原数组长度相同的新数组。

算法优势

• 利用了原数组可能的排序特性，通过比较平方值来决定元素的顺序。
• 避免了对整个数组进行排序，从而提高了效率。

应用场景

• 当你需要对一个数组中的每个元素进行某种操作（如平方），并且结果需要保持排序时，这种算法非常有用。

答案

核心要点

1. 双指针策略：使用两个指针i和j分别从数组的两端开始，向中间遍历。这是解决此类问题的关键技术。

2. 平方计算：对于每个指针所指向的元素，计算其平方值。这是算法中的主要操作。

3. 比较与选择：比较两个指针所指向元素的平方值，选择较大的平方值放入结果数组的末尾，并相应地移动指针。

4. 原地构建结果：通过从后向前填充结果数组，避免了额外的排序步骤，提高了算法效率。

5. 边界条件处理：循环条件是i <= j，确保在所有元素都被考虑之前，循环不会结束。

6. 索引更新：根据平方值的大小，更新指针i、j和结果数组索引k的位置。

7. 稳定性考虑：在比较平方值时，保持了原数组中相同数值元素的相对顺序，这对于某些应用场景是重要的。

8. 空间优化：算法使用了一个与原数组等长的数组来存储结果，但避免了使用额外的排序算法，因此在空间使用上已经是优化的。

9. 时间复杂度：算法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度，这是因为每个元素只被访问一次。

10. 代码实现的简洁性：算法的实现简洁，易于理解和实现，没有复杂的逻辑或数据结构。