顺序表题目
- 消失的数字
- 1、题目详情
- 2、题目详解
- (1)方法1
- (2)方法2
- (3)方法3
- (4)方法4:
消失的数字
1、题目详情
题目链接:leetcode消失的数字
数组nums包含从0到n的所有整数,但其中缺了一个。请编写代码找出那个缺失的整数。你有办法在O(n)时间内完成吗?
注意:本题相对书上原题稍作改动
示例 1:
输入:[3,0,1]
输出:2
示例 2:
输入:[9,6,4,2,3,5,7,0,1]
输出:8
2、题目详解
(1)方法1
既然是从0到n的数字,我们可以直接对其进行排序。排序后,我们利用相邻元素的差为1,即可找到消失的数字。
这里的排序算法,我们选择的是归并排序,因为在排序算法中归并排序的时间复杂度是较低的。
#include<iostream>
using namespace std;
#include<cstdio>
void merge(int* arr, int low, int mid, int high)
{
int* b = new int[high - low + 1];
int i = low, j = mid + 1, k = 0;
while (i <= mid && j <= high)
{
if (arr[i] <= arr[j])b[k++] = arr[i++];
else b[k++] = arr[j++];
}
while (i <= mid)b[k++] = arr[i++];
while (j <= high)b[k++] = arr[j++];
for (i = low, k = 0; i <= high; i++)
arr[i] = b[k++];
delete[] b;
}
void mergesort(int* A, int low, int high)
{
if (low < high)
{
int mid = (low + high) / 2;
mergesort(A, low, mid);
mergesort(A, mid + 1, high);
merge(A, low, mid, high);
}
}
int main()
{
int n;
scanf("%d",&n);
int arr[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
{
scanf("%d",arr+i);
}
mergesort(arr,0,n-1);
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
if(arr[i+1]-arr[i]==2)
{
printf("%d",arr[i+1]-1);
return 0;
}
}
printf("%d",n+1);
return 0;
}
我们观察上面方法的空间复杂度和时间复杂度:
时间复杂度:O(nlogn)
空间复杂度:O(n)
这种方法的效率貌似并不高!并且不符合题目中时间复杂度为O(n)的要求!
(上面的方法行不通,这里就不把它写成接口函数的形式了。)
(2)方法2
我们可以将0-n的数字相加,然后减去输入的数字,最终得到的就是结果。
int missingNumber(int* nums, int numsSize)
{
int sum1 = 0;
int sum2 = 0;
int temp = numsSize;
int count = numsSize;
while (temp--)
{
sum1 += count--;
}
for (int i = 0; i < numsSize; i++)
{
sum2 += nums[i];
}
return (sum1 - sum2);
}
时间复杂度:O(N)
空间复杂度:O(1)
(3)方法3
我们开辟一个新的数组,然后将出现的数字记录到相应的位置,最后遍历数组,找到没有记录痕迹的数字。
int missingNumber(int* nums, int numsSize)
{
int b[numsSize+1];
for(int i=0;i<numsSize+1;i++)
{
b[i]=0;
}
for (int i = 0; i < numsSize; i++)
{
b[nums[i]] = 1;
}
for (int i = 0; i < numsSize+1; i++)
{
if (b[i] == 0)
{
return i;
}
}
return -1;
}
时间复杂度:O(N)
空间复杂度:O(N)
(4)方法4:
我们设定一个X=0,让X先跟[0,n]的所有值异或,X在跟数组中的每个值异或,最终X的值就是缺少的那个数字。
原理:
两个相同的数字异或结果是0。
0和任何数字异或都为数字本身。
int missingNumber(int* nums, int numsSize)
{
int a = 0;
int max = numsSize;
while (max)
{
a ^= max--;
}
for (int i = 0; i < numsSize; i++)
{
a ^= nums[i];
}
return a;
}
时间复杂度:O(N)
空间复杂度:O(1)
总结一下上述的方法:
方法1:时间复杂度:O(nlogn) 空间复杂度:O(n)
方法2:时间复杂度:O(N) 空间复杂度:O(1)
方法3:时间复杂度:O(N) 空间复杂度:O(N)
方法4:时间复杂度:O(N) 空间复杂度:O(1)
所以方法2和方法4是最优解。