0~n-1中缺失的数字

这是一篇关于剑指offer中缺失数字问题的解析,介绍了如何在一个长度为n-1的递增排序数组中,通过分析和二分查找算法找到缺失的0~n-1范围内的数字。

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剑指offer题型分类及各题的代码及解题思路

题目二:0~n-1中缺失的数字。(来自剑指offer第二版 P266)

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。

分析:

  因为数组是排序的,因此数组中开始的一些数字与它们的下标相同。也就是说,0在下标为0的位置,1在下标为1的位置,以此类推。如果不在数组中的那个数字记为m,那么所有比m小的数字的下标都与它们的值相同。

  由于m不在数组中,那么m+1处在下标为m的位置,m+2处在下标为m+1的位置,以此类推。我们发现m正好是数组中第一个数值和下标不相等的下标,因此这个问题转换成在排序数组中找出第一个值和下标不相等的元素。

  我们可以基于二分查找的算法用如下过程查找:

  • 如果中间元素的值和下标相等,那么下一轮查找只需要查找右半边;
  • 如果中间元素的值和下标不相等,并且它前面一个元素和它的下标相等,这意味着这个中间的数字正好是第一个值和下标不相等的元素,它的下标就是在数组中不存在的数字;
  • 如果中间元素的值和下标不相等,并且它前面一个元素和它的下标不相等,这意味着下一轮查找我们只需要在左半边查找即可。

下面是基于二分查找算法的C++实现代码:

int GetMissingNum(const int* num, int len)
{
	if(num == NULL || len <= 0)
		return -1;

	int left = 
这是一个经典的算法问题,可以通过多种方式解决。以下是几种常见的解决方案: ### 方法一:二分查找法 由于数组是有序的,我们可以利用这一特性通过二分查找快速定位缺失数字。 **步骤:** 1. 初始化两个指针 `left = 0` 和 `right = n - 2`。 2. 计算中间位置 `mid = (left + right) // 2`。 3. 如果 `nums[mid] == mid`,说明从索引 `0` 到 `mid` 的元素都完整无缺,则目标值位于右侧区间 `[mid+1, right]`;反之如果 `nums[mid] != mid`,则目标值应在左侧区间 `[left, mid]` 中。 4. 当 `left > right` 时循环结束,此时 `left` 即为所求的目标值。 这种方法的时间复杂度为 O(log n),空间复杂度为 O(1)。 --- ### 方法二:遍历法 直接扫描整个数组也可以找到缺失数字。 **步骤:** 1. 遍历数组中的每个元素 `i`,检查是否满足条件 `nums[i] == i`。 2. 若发现某个下标 `k` 满足 `nums[k] != k`,那么返回 `k` 就是缺失的那个数。 3. 如果所有的下标均匹配成功,则表明缺少的是最后一个数即 `n-1`。 此方法时间复杂度较高,达到 O(n),但是简单易懂。 --- ### 示例代码(Python) ```python def find_missing_number(nums): left, right = 0, len(nums) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] == mid: # 缺失数字在右半部分 left = mid + 1 else: # 缺失数字在左半部分 right = mid - 1 return left # 测试示例 nums = [0, 1, 2, 4] print(find_missing_number(nums)) # 输出应为 3 ``` 上述代码采用了二分查找的方式解决问题。
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