剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字（二分法）

寻找有序数组中的缺失数：遍历与二分法
最新推荐文章于 2025-12-09 19:50:25 发布
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#算法 #数据结构

本文探讨了两种查找有序数组中缺失数的方法：遍历实现的时间复杂度为O(n)，适用于简单场景；而二分查找法在有序数组中效率更高，时间复杂度为O(logn)，适用于大规模数据。两种方法的区别与适用场景分析详尽。

在这里插入图片描述

解法一：遍历

int missingNumber(int* nums, int numsSize){
   
   
    for(int i=0; i<numsSize; i++)
    {
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剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字
炫云云
08-28 226
剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字 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 排序数组中的搜索问题，首先想到 二分法 解决。 根据题意，数组可以按照以下规则划分为两部分, iii​为索引。 左子数组： nums[i]=inum
【剑指 Offer】53 - II. 0～n-1中缺失的数字(详细解析！)
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第 4 日：0～n-1中缺失的数字 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/que-shi-de-shu-zi-lcof/ 题目 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 限制： 1 <= 数组长度 <= 1000
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我们可以利用哈希表来记录有哪些数字在数组中出现，而后我们遍历整个范围，没出现的数字就是缺少的数字。
剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字(JavaScript语言)
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02-16 323
思路一（菜鸡版：直接遍历） 直接遍历一遍。当发现num[i]!=i时，这时的i即为所求值。 代码 /** * @param {number[]} nums * @return {number} */ var missingNumber = function(nums) { var i = 0; for(; i < nums.length; i++) { if(nums[i]==i) continue; else return i; } return i;
剑指offer53-II：0~n-1中缺失的数字
Mr____Cheng的博客
03-29 404
剑指offer53-II：0~n-1中缺失的数字1、题目2、代码2.1、方案1：暴力求解2.2、方案2：算法优化3、随笔3.1、排序数组中的查找问题3.2、复杂度分析结语 1、题目 53-II：0~n-1中缺失的数字 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。 实例1： 输入: [0,1,3] 输出: 2 实例2： 输入: [0,1,2,3,4,5,6,7,9] 输出: 8
【剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字】
是小武呀
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【剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字】题目描述：示例：解析思路1：直接暴力解法代码（python3）代码（cpp）解析思路2：二分法查找代码（python3）代码（cpp） 题目描述： 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
【剑指offer】剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字
qq_36711295的博客
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剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字题目链接思路分析代码实现 题目链接 剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字 思路分析 题目中提到了递增排序就意味着我们可能能够使用二分法来进行求解 如果是用二分法，题目中没有给出target，但是数的范围和数组的大小是有关系的 我们可以依据下标和数值来进行判断，对于一个数，他只有两种方案 - 1. nums[i] == i 如果相同，说明缺失的数字还在数组的后面，因此让左指针++ - 2. nums[i] != i 如果不
LeetCode 剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字
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难度：简单。 标签：数组，二分查找。 一般来说mid处的值为mid，使用二分法找到第一个mid处值不为mid的数。注意边界。 正确解法： class Solution { public: int missingNumber(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); int left = 0, right = n - 1, mid = n - 1; while(left <= right
力扣：剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字
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题目链接：剑指 Offer 53 - II. 0～n-1中缺失的数字 题目： 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 限制： 1 <= 数组长度 <= 10000 思路和算法： 本题思路： （1）对于排序数组的搜索问题，首先想到二分法解
【LeetCode-剑指Offer】53 - II. 0～n-1中缺失的数字
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一、题目 二、解决 1、 思路： 代码： 时间复杂度： O(n)O(n)O(n) 空间复杂度： O(n)O(n)O(n) 2、 思路： 代码： 时间复杂度： O(n)O(n)O(n) 空间复杂度： O(n)O(n)O(n) 3、 思路： 代码： 时间复杂度： O(n)O(n)O(n) 空间复杂度： O(n)O(n)O(n) 三、参考 1、 2、 3、 ...
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本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案 分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能
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当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
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NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
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MATLAB中的改进鹦鹉优化算法（IPO[1]算法）：自适应切换因子与混合柯西-高斯变异的双改进
2508_94202330的博客
12-09 317
特别是在Rastrigin函数上，迭代300次时IPO的误差已经降到1e-6量级，而原版还在1e-4徘徊。不过有意思的是，在单峰函数Sphere上两者差异不大，这说明改进策略确实主要增强了逃离局部最优的能力。注意指数里的15这个值不是随便设的，经过参数敏感度测试发现这个数值能让衰减曲线刚好匹配大多数测试函数的特性。这算法模仿鹦鹉的觅食和社交行为，不过实测发现原始版本在复杂问题上容易卡壳。这里用0.6和0.4的混合比例不是拍脑袋定的——柯西分布的长尾特性有利于跳出局部最优，高斯分布则在精细搜索时更有效。
c输出的为-0.000
06-16
根据您提供的反馈，程序最终输出的$c$值为`-0.000`，这表明二分法在最后一次迭代时计算得到的函数值$f(x)$非常接近于零，但由于浮点数的精度问题，可能并未完全等于零。下面是一些建议和修正方案： ### 代码概述 代码使用了二分法查找算法来求解五次方程 $x^5 - 300.4 = 0$ 的近似解。 ### 代码解析 1. **代码逻辑**： - 使用`while`循环，当误差$c$大于设定的精度$1e-4$时继续迭代。 - 计算中间值$x=(a+b)/2.0$。 - 根据$f(x)$的符号更新区间端点$a$或$b$。 - 最后输出求得的$x$和此时的$c$值。 2. **问题分析**： - **浮点数精度问题**：由于计算机浮点数表示的局限性，即使$c$非常小，也可能不会精确为零。 - **输出格式**：当前的输出格式为`%.3f`，这会将非常小的负数显示为`-0.000`。 - **重复计算**：`if (f(x)>0)b=x；` 和 `if (f(x)<0) a=x；` 中两次调用`f(x)`，效率低。 - **`c=f(x)`的位置**：应放在`if`语句之前，以避免重复计算。 3. **修正建议**： - 修改输出格式为`%.4f`或更高精度，以更精确地显示$c$值。 - 将`c=f(x)`放在`if`语句之前，避免重复计算。 - 考虑将终止条件改为检查区间长度$(b-a)$是否小于某个阈值，例如`1e-4`。 ### 修改后的代码 ```c #include <stdio.h> #include <math.h> double f(double x) { return pow(x, 5) - 300.4; } int main() { double a = 0.0, b = 10000.0, x, c; while (fabs(b - a) > 1e-4) { x = (a + b) / 2.0; c = f(x); if (c > 0) { b = x; } else if (c < 0) { a = x; } } printf("%.4f %.4f\n", x, c); return 0; } ``` ### 知识点 - **二分法原理**：通过不断缩小解所在的区间，逐步逼近精确解。 - **浮点数精度**：了解浮点数在计算机中的表示方法及其带来的误差。 - **C语言语法**：包括函数定义、条件语句、循环结构等基本语法元素。
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