原地算法探索：解决负整数删除不占用额外内存

# 1. 引言

1. 背景介绍
2. 原地算法概述

# 2. 负整数删除问题分析

- 问题描述
- 解决方案探讨

# 3. 原地算法基础

原地算法是指在解决问题时，不需要额外的空间来存储临时变量或辅助数据结构，而是通过利用输入数据的原有空间进行计算和操作的算法。这种算法省去了额外空间的开销，能够更加高效地处理大规模数据。

#### 什么是原地算法
原地算法是指一种不需要额外辅助空间的算法，它直接在输入数据上进行修改和操作，不会使用额外的内存空间来存储中间结果。这种算法对于空间复杂度有着很高的要求，能够节省大量额外的内存空间。

#### 原地算法的优势与局限性
原地算法的最大优势在于节省了额外的空间开销，尤其是在处理大规模数据时，可以大大减少内存的占用。另外，原地算法通常能够提高算法的执行效率，减少不必要的数据复制操作，从而减少了算法的时间复杂度。

然而，原地算法也存在局限性，因为在某些情况下，需要对数据进行频繁的修改和移动，可能会导致算法的实现变得复杂或者效率降低。因此，在选择使用原地算法时，需要权衡算法的复杂度、可读性和空间效率。

# 4. 解决方案设计与实现

#### 算法思路
在解决负整数删除问题时，我们可以采用以下算法思路：
1. 遍历数组，将非负数依次放在数组的左侧；
2. 记录非负数的个数，然后在数组右侧填充相应数量的0，使得数组保持原始长度。

#### 代码实现步骤
下面是使用Python实现该算法的代码示例：

def remove_negatives(arr):
    ne