剑指offer 53 -||. 0~n-1中缺失的数字

本文介绍了三种解决LeetCode题目938:在递增排序数组中找到缺失数字的方法,包括遍历比较、哈希表计数和二分查找。通过实例演示和代码实现,帮助理解不同算法在解决该问题上的应用。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/que-shi-de-shu-zi-lcof

一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的,并且每个数字都在范围0~n-1之内。在范围0~n-1内的n个数字中有且只有一个数字不在该数组中,请找出这个数字。

示例 1:

输入: [0,1,3]
输出: 2
示例 2:

输入: [0,1,2,3,4,5,6,7,9]
输出: 8

解法一:
将整个数组遍历一遍,然后将前面一个元素的值加一看是否和后面一个元素的值相等,若相等则当前这个数字不是缺失的数字,如果不相等则当前这个元素的值加一就是缺失的数字。
注意第一元素也就是0的特殊处理

代码:

int missingNumber(int* nums, int numsSize){
    if(nums[0]!=0) return 0;
    int i=0;
    for(i;i+1<numsSize;i++)
    {
        if(nums[i]+1==nums[i+1])
        {

        }
        else
        {
            break;
        }
    }
    return nums[i]+1;
}

解法二:

利用哈希表的思想,得额外开辟一个数组起初每个元素都初始化为0,将数组的元素作为下标存放在该数组中,然后将额外定义的数组进行遍历,里面元素为0对应的下标就是要找的缺失的数字。

代码:

int missingNumber(int* nums, int numsSize){
    int arr[10000]={0};
    int m=0;
    for(int i=0;i<numsSize;i++)
    {
        arr[nums[i]]+=1;
    }
    int i=0;
    for(i;i<numsSize;i++)
    {
        if(arr[i]==0)
        {
            break;
        }
    }
    return i;
}

解法三:

二分查找

int missingNumber(int* nums, int numsSize){
    int left =0,right=numsSize-1;
    while(left<=right)
    {
        int mid=(left+right)/2;
        if(mid==nums[mid])
        {
            left=mid+1;
        }
        if(mid<nums[mid])
        {
            right=mid-1;
        }
    }
    return left;
}

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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