[LeetCode] Missing Number 丢失的数字,Single Number II 单独的数字之二,Single Number III 单独的数字之三,5.7 Find Missing Integer 查找丢失的数

 

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?

 

这道题给我们n个数字,是0到n之间的数但是有一个数字去掉了,让我们寻找这个数字,要求线性的时间复杂度和常数级的空间复杂度。那么最直观的一个方法是用等差数列的求和公式求出0到n之间所有的数字之和,然后再遍历数组算出给定数字的累积和,然后做减法,差值就是丢失的那个数字,参见代码如下:

 

解法一:

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        int sum = 0, n = nums.size();
        for (auto &a : nums) {
            sum += a;
        }
        return 0.5 * n * (n + 1) - sum;
    }
};

 

这题还有一种解法,使用位操作Bit Manipulation来解的,用到了异或操作的特性,相似的题目有Single Number 单独的数字, Single Number II 单独的数字之二Single Number III 单独的数字之三。那么思路是既然0到n之间少了一个数,我们将这个少了一个数的数组合0到n之间完整的数组异或一下,那么相同的数字都变为0了,剩下的就是少了的那个数字了,参加代码如下:

 

解法二:

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            res ^= (i + 1) ^ nums[i];
        }
        return res;
    }
};

 

这道题还可以用二分查找法来做,我们首先要对数组排序,然后我们用二分查找法算出中间元素的下标,然后用元素值和下标值之间做对比,如果元素值大于下标值,则说明缺失的数字在左边,此时将right赋为mid,反之则将left赋为mid+1。那么看到这里,作为读者的你可能会提出,排序的时间复杂度都不止O(n),何必要多此一举用二分查找,还不如用上面两种方法呢。对,你说的没错,但是在面试的时候,有可能人家给你的数组就是排好序的,那么此时用二分查找法肯定要优于上面两种方法,所以这种方法最好也要掌握以下~

 

解法三:

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        sort(nums.begin(), nums.end());
        int left = 0, right = nums.size();
        while (left < right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] > mid) right = mid;
            else left = mid + 1;
        }
        return right;
    }
};

 

在CareerCup中有一道类似的题,5.7 Find Missing Integer 查找丢失的数,但是那道题不让我们直接访问整个int数字,而是只能访问其二进制表示数中的某一位,强行让我们使用位操作Bit Manipulation来解题,也是蛮有意思的一道题。

 

    原文作者:Grandyang
    原文地址: http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4756677.html
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