本文介绍一种高效算法，用于在不实际重排数组的前提下，计算将所有偶数移到数组前端（保持偶数间相对顺序）时，每个偶数需向左移动的位置数——该数值等于其原始位置之前出现的奇数个数。
本文介绍一种高效算法，用于在不实际重排数组的前提下，计算将所有偶数移到数组前端（保持偶数间相对顺序）时，每个偶数需向左移动的位置数——该数值等于其原始位置之前出现的奇数个数。
在解决“将偶数前置、奇数后置”的数组重排问题时，一个常见误区是试图通过多次交换模拟移动过程（如原代码中嵌套循环逐个前移），这不仅时间复杂度高（O(n²)），更难以准确追踪每个偶数的位移量。实际上，位移的本质并非物理移动距离，而是逻辑上需要“跨越”的奇数数量。
关键洞察在于：
- 所有偶数最终按原始相对顺序排列在前段；
- 每个偶数 a[i] 的目标索引 = 它之前出现的偶数个数；
- 而它当前索引 i 与目标索引的差值，恰好等于 i 之前出现的奇数个数。
因此，只需一次线性扫描，维护一个累计奇数计数器即可：
int[] a = {1, 3, 2, 5, 4, 7, 8, 6};
List<Integer> shifts = new ArrayList<>();
int oddCount = 0;
for (int num : a) {
if (num % 2 == 0) {
// 遇到偶数：它需要向左移动「当前已统计的奇数个数」位
shifts.add(oddCount);
} else {
// 遇到奇数：累加计数，影响后续偶数的位移量
oddCount++;
}
}
// 转换为 int[]（如需固定数组输出）
int[] shiftArray = shifts.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
System.out.println(Arrays.toString(shiftArray)); // 输出: [2, 3, 4, 4]✅ 验证逻辑（以输入 a = [1,3,2,5,4,7,8,6] 为例）：
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- 索引 0 → 1（奇）→ oddCount = 1
- 索引 1 → 3（奇）→ oddCount = 2
- 索引 2 → 2（偶）→ 记录 oddCount = 2 → 2 从索引 2 移至索引 0，位移量 = 2
- 索引 3 → 5（奇）→ oddCount = 3
- 索引 4 → 4（偶）→ 记录 oddCount = 3 → 4 从索引 4 移至索引 1，位移量 = 3
- 索引 5 → 7（奇）→ oddCount = 4
- 索引 6 → 8（偶）→ 记录 oddCount = 4 → 8 从索引 6 移至索引 2，位移量 = 4
- 索引 7 → 6（偶）→ 记录 oddCount = 4 → 6 从索引 7 移至索引 3，位移量 = 4
⚠️ 注意事项：
- 该算法不修改原数组，时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(k)（k 为偶数个数）；
- 若已知偶数总数 k，可直接初始化 int[] shiftArray = new int[k] 并用独立索引写入，避免 List 开销；
- 此方法仅适用于“稳定分区”场景（即保持偶数/奇数各自内部顺序），若要求完全自定义排序规则，则需重新建模位移逻辑。
总结：位移量问题本质是前缀计数问题。抛弃模拟移动的直觉，转而抓住“跨越奇数”这一核心语义，即可用简洁、高效、易验证的方式达成目标。
