解題思路
從字串的尾部開始複製和替換。首先準備兩個指標，p1和p2，p1指向原始字串的末尾（結尾符號），而p2指向替換之後的字串的末尾（結尾符號）;
接下來向前移動指標p1，逐個把它指向的字元複製到p2指向的位置，直到碰到第乙個空格為止，p2也隨之向前移動。
p1碰到第乙個空格之後，把p1向前移動1格，在p2之前插入字串"%20"。由於"%20"的長度為3，同時也要把p2向前移動3格。
接著我們重複前面這一過程，直到p1和p2指向同一位置，表明所有空格都已經替換完畢。
/*new_length為把空格替換成'%20'之後的長度*/
int new_length = original_length +
2* number_blank;
int index_original = original_length;
//指向原始字串結尾符號『\0』
int index_new = new_length;
//指向替換後字串結尾符號『\0』
/*index_original指標開始向前移動，如果遇到空格，替換成'%20'，否則進行複製操作*/
while
(index_original >=
0&& index_new > index_original)
else
--index_original;
// p1向前移動一格}}
};
知識拓展：1.時間複雜度：
(1)時間頻度：乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
(2)時間複雜度：在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。 一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=ｏ(f(n)),稱ｏ(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
2.空間複雜度：
空間複雜度(space complexity)是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的量度。
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