java数据结构与算法刷题-----LeetCode268. 丢失的数字

本文介绍了如何使用Java解决两种题目:一是利用高斯求和公式计算数组中缺失的数字,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1);二是通过位运算(异或)找出给定数组中缺失的数,同样时间复杂度和空间复杂度均为O(n)。
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数学

解题思路:时间复杂度O( n n n),空间复杂度O( 1 1 1)
  1. 高斯求和公式为 t o t a l = 1 + 2 + 3 + . . . . + n = ∑ i = 1 n = n ( n + 1 ) 2 total = 1+2+3+....+n =\displaystyle\sum_{i=1}^n = \dfrac{n(n+1)}{2} total=1+2+3+....+n=i=1n=2n(n+1)
  2. nums数组中的元素和为arrSum,因为其缺少了一个数字,所以arrSum的结果和total也正好差了一个数字
  3. 用total - arrSum就得到了缺失的数字
代码

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class Solution {
    public int missingNumber(int[] nums) {
        int n = nums.length;//获得n
        int total = n*(n+1)/2;//高斯求和公式
        int arrSum = 0;//统计nums的和
        for(int num:nums) arrSum+=num;
        return total - arrSum;//返回缺少数字
    }
}

位运算

位运算https://blog.youkuaiyun.com/grd_java/article/details/136119268
解题思路:时间复杂度O( n n n),空间复杂度O( 1 1 1)
  1. 以[3,0,1]为例,我们知道其取值范围为[0-3]
  2. 利用异或的性质,我们将两个范围都进行异或。也就是3⊕0⊕1⊕0⊕1⊕2⊕3 = (0⊕0)⊕(1⊕1)⊕(3⊕3)⊕2 = 0⊕0⊕0⊕2 = 0⊕2 = 2
  3. 我们知道0异或任何数a都为a.所以只需要让[3,0,1]和[1-3]异或即可。3⊕0⊕1⊕1⊕2⊕3 = 0⊕(1⊕1)⊕(3⊕3)⊕2 = 0⊕0⊕2 = 0⊕2 = 2
代码

在这里插入图片描述

class Solution {
    public int missingNumber(int[] nums) {
        int ans = 0;
        for(int i = 1;i<=nums.length;i++){
            ans^=i;//依次异或[1,n]
            ans^=nums[i-1];//再次异或所有nums[0,n-1]中的数
        }
        //最后[1,n]和nums[0,n-1]中相同的数(都出现的)会抵消,剩下的只有0或者只出现一次的数(缺失的数)
        //而任何数a异或0都为a,这样就找到了缺失的数
        return ans;
    }
}
### LeetCode Problem 268 Missing Number LeetCode 的第 268 名为 **Missing Number**,其目描述如下: 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的数字。对于长度为 `n` 的数组,理想情况下应有 `(n * (n + 1)) / 2` 的总和[^6]。 实现代码如下所示: ```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。由于 XOR 运算具有交换律和结合律,并且任何数其本身做 XOR 结果都为零,因此我们可以将索引数值配对并执行 XOR 操作以得到最终结果[^8]。 具体实现如下: ```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,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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