【一次过】Lintcode 196. 寻找缺失的数

本文介绍了一种算法问题的解决方法,即如何在一个包含0到N的数列中找到缺失的那个数。提供了两种解决方案,一种是使用O(n)的空间复杂度,另一种是O(1)的空间复杂度。通过实例演示了如何利用等差数列的性质来高效解决问题。

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给出一个包含 0 .. 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。

样例

N = 4 且序列为 [0, 1, 3] 时,缺失的数为2

挑战

在数组上原地完成,使用O(1)的额外空间和O(N)的时间。


解题思路1:

时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)。利用空间换时间。类似Lintcode 189. 丢失的第一个正整数

public class Solution {
    /**
     * @param nums: An array of integers
     * @return: An integer
     */
    public int findMissing(int[] nums) {
        // write your code here
        int[] temp = new int[nums.length+1];
        for(int i=0; i<nums.length; i++)
            temp[nums[i]] = 1;
        
        for(int i=0; i<temp.length; i++)
            if(temp[i] == 0)
                return i;
        
        return 1;
    }
}

解题思路2:

时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。如果不缺失这个数可看出数组是一个以方差为1的等差数列,所以可以先求出这个完整数列的和。然后将目前的数组和求出,两者相减,则是缺失的数。

public class Solution {
    /**
     * @param nums: An array of integers
     * @return: An integer
     */
    public int findMissing(int[] nums) {
        // write your code here
        int n = nums.length;
        
        int realSum = n*(1+n)>>1;//等差数列求和公式:n*(a1 + an)/2
        
        int sum = 0;
        for(int i=0; i<nums.length; i++)
            sum += nums[i];
        
        return realSum - sum;
    }
}

 

### LintCode 211 字符串置换解题思路 LintCode 211 的核心问题是判断两个字符串是否可以通过字符位置的调整而互相转换,即 **字符串置换**。此问题通常涉及以下几个方面: #### 1. 判断条件 要验证两个字符串 `s` 和 `t` 是否可以互换,需满足以下条件之一: - 如果两字符串长度不同,则直接返回 `false`[^1]。 - 若两字符串完全相同,则需要进一步确认是否存在至少一个重复字符,因为只有存在重复字符的情况下才能完成交换而不改变原字符串。 ```python from collections import Counter def canConvert(s, t): if len(s) != len(t): return False # 完全相同的字符串情况处理 if s == t: counter = Counter(s) for char_count in counter.values(): if char_count >= 2: # 存在重复字符即可 return True return False mapping_s_to_t = {} mapping_t_to_s = {} for c1, c2 in zip(s, t): if c1 not in mapping_s_to_t: mapping_s_to_t[c1] = c2 elif mapping_s_to_t[c1] != c2: return False if c2 not in mapping_t_to_s: mapping_t_to_s[c2] = c1 elif mapping_t_to_s[c2] != c1: return False return True ``` 上述代码逻辑如下: - 首先检查两者长度是否一致。 - 对于相等情况下的特殊判定:如果字符串本身无重复字符则无法通过任何置换达成目标状态。 - 构建双向映射关系来确保每次替换的一致性和唯一性。 #### 2. 时间复杂度分析 该方法的时间复杂度主要由字典查找决定,因此整体时间复杂度为 O(n),其中 n 是输入字符串的长度。 --- ### 示例测试用例 以下是几个典型的测试场景及其预期结果: ```python print(canConvert("aab", "baa")) # 输出应为True print(canConvert("abc", "bac")) # 输出应为False print(canConvert("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "bcadefghijklmnopqrstuvwxyza")) # 输出应为True print(canConvert("abcdefg", "gfedcba")) # 输出应为True ``` 这些例子涵盖了不同的边界状况以及常规情形下程序的表现评估。 ---
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