leetcode 268.缺失的数字

本文详细介绍了LeetCode上第268题“缺失的数字”的三种解题方法,包括排序、求和对比以及异或运算,并提供了C++代码示例。适合初学者和算法爱好者学习和参考。

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leetcode 268.缺失的数字

题目描述

给定一个包含 0, 1, 2, …, n 中 n 个数的序列,找出 0 … n 中没有出现在序列中的那个数。

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
说明:
你的算法应具有线性时间复杂度。你能否仅使用额外常数空间来实现?

解题思路

方法1: 数组排序,判断下标是否和对应的元素相等,如果不相等就是返回下标;如果全部相等,那么返回数组的长度。

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        sort(nums.begin(), nums.end());
        for(int i=0; i<nums.size(); i++){
            if(nums[i] != i){
                return i;
            }
        }
        return nums.size();
    }
};

方法2: 计算0~n的和,计算数组中所有元素的和,他们的差值就是缺失的元素。

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
       int sum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); //这里直接调用的库函数,也可以用for循环累加
       return (1+nums.size())*(nums.size())/2 - sum;
    }
};

方法3: 使用异或。由于只是缺少一个元素,通过下标和对应的元素相与,相当于每个元素出现了两次,那么相异或就是零,只有缺失的那个元素与零异或等于本身。

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

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在这里插入图片描述

### LeetCode Problem 268 Missing Number LeetCode 的第 268 题名为 **Missing Number**,其题目描述如下: 给定一个包含 `[0, n]` 中 `n` 个数的数组 `nums`,找出其中缺失的那个数字。 #### 示例 ```plaintext 输入: nums = [3,0,1] 输出: 2 解释: 数组中缺少数字 2。 ``` 此问题可以通过多种方法解决,以下是两种常见的解决方案:一种基于求和公式的方法以及另一种利用位运算的技术。 --- #### 方法一:数学公式法 通过计算完整的序列总和减去实际存在的元素之和来找到缺失数字。对于长度为 `n` 的数组,理想情况下应有 `(n * (n + 1)) / 2` 的总和[^6]。 实代码如下所示: ```python class Solution: def missingNumber(self, nums): expected_sum = len(nums) * (len(nums) + 1) // 2 actual_sum = sum(nums) return expected_sum - actual_sum ``` 这种方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)[^7]。 --- #### 方法二:位运算法 可以使用异或操作符 (`XOR`) 来解决问题。由于 XOR 运算具有交换律和结合律,并且任何数与其本身做 XOR 结果都为零,因此我们可以将索引与数配对并执行 XOR 操作以得到最终结果[^8]。 具体实如下: ```python class Solution: def missingNumber(self, nums): xor = 0 i = 0 for i in range(len(nums)): xor ^= i ^ nums[i] return xor ^ i + 1 ``` 该方法同样具备时间复杂度 O(n) 和空间复杂度 O(1) 的特性[^9]。 --- #### 总结 上述两种方式均能有效处理这个问题,选择哪种取决于个人偏好或者特定场景下的需求。如果更关注可读性和简洁性,可能倾向于采用数学公式的方案;而当希望减少溢出风险时,则可以选择位运算的方式。 ---
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