189.First Missing Positive-丢失的第一个正整数(中等题)

本文介绍了一种高效算法,用于查找无序正整数数组中缺失的最小正整数,采用桶排序原理进行元素置换,确保了O(n)的时间复杂度及常数级别空间使用。

丢失的第一个正整数

  1. 题目

    给出一个无序的正数数组,找出其中没有出现的最小正整数。

  2. 样例

    如果给出 [1,2,0], return 3
    如果给出 [3,4,-1,1], return 2

  3. 挑战

    只允许时间复杂度O(n)的算法,并且只能使用常数级别的空间。

  4. 题解

    使用桶排序原理,将A[i](大于0且小于等于A的长度)通过交换放置到A[A[i]-1],最后再遍历一遍找到第一个缺失的数。
    如[3,4,-1,1]通过交换得到
    [-1,4,3,1]
    [-1,1,3,4]
    再遍历得到第一个缺失的数为2。
    A[i]交换的限制条件为:
    1.A[i]>0
    2.A[i]<=A[i].length
    3.A[i] != A[A[i]-1]避免死循环

public class Solution {
    /**    
     * @param A: an array of integers
     * @return: an integer
     */
    public int firstMissingPositive(int[] A) {
        for (int i = 0; i < A.length; i++) 
        {
            while (A[i] <= A.length && A[i] > 0 && A[A[i] - 1] != A[i]) 
            {
                swap(A, i, A[i] - 1);    
            }
        }

        for (int i = 0; i < A.length; i++) 
        {
            if (A[i] != i + 1) 
            {
                return i + 1;
            }
        }

        return A.length + 1;
    }

    public void swap(int[] A, int l, int r) 
    {
        int tmp = A[l];
        A[l] = A[r];
        A[r] = tmp;
    }
}

Last Update 2016.10.28

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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