题目
Given an array containing n distinct numbers taken from 0, 1, 2, ..., n
, find the one that is missing from the array.
For example,
Given nums = [0, 1, 3]
return 2
.
Note:
Your algorithm should run in linear runtime complexity. Could you implement it using only constant extra space complexity?
思路一:先排序输入的数组,然后从0开始逐一检查,发现数组中"位置数"和"数值"不一致的时候,就返回结果
代码:
public static int missingNumber(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0){ return 0; } for(int i =0;i<nums.length;i++){ for(int j=i+1;j<nums.length;j++){ if(nums[i] > nums[j]){ int temp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = temp; } } } int i = 0; for(i = 0;i<nums.length;i++){ if(nums[i] > i){ return i; } } return i; }
结果分析:在大测试数据的时候超时,主要原因为:冒泡排序的时候采用了循环嵌套。同时发现题目中要求使用线性的时间复杂度,同时也不能用额外的存储空间
修改代码如下:
public static int missingNumber(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0){ return 0; } Arrays.sort(nums); int i = 0; for(i = 0;i<nums.length;i++){ if(nums[i] > i){ return i; } } return i; }
网上高手的思路一:计算从0到n+1的和,再计算数组的和, 两个相减即为缺失的数。同时注意比较第一个数是否缺失
代码:
public static int missingNumber(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0){ return 0; } int intSumArray = 0; boolean bHas0 = false; for(int i =0; i< nums.length;i++){ if(nums[i] == 0){ bHas0 = true; } intSumArray += nums[i]; } if(!bHas0){ return 0; } int intSum = (0+nums.length)*(nums.length+1)/2; return intSum-intSumArray; }
网上高手的思路二:根据异或的特性,对于一个数,异或自己是0,异或0是自己。
所以我们循环数组,每次异或循环次数(相当于从0到n异或一遍[异或0是自己])再异或数组的内容(相当于异或自己[异或自己是0])
最后剩余的数就是缺失的数
public static int missingNumber(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0){ return 0; } int intXORResult = 0; boolean bHas0 = false; for(int i = 0; i< nums.length;i++){ if(nums[i] == 0){ bHas0 = true; } intXORResult = intXORResult ^ nums[i] ^ i; } if(!bHas0){ return 0; } intXORResult = intXORResult ^ (nums.length); //补充尚未异或的最后一位,对应最后一个数缺失的情况 return intXORResult; }