c++实现缺失的第一个正数

在算法领域中,寻找缺失的第一个正数是一个经典问题。给定一个未排序的整数数组,我们需要找到其中没有出现的最小的正整数。本文将介绍一种时间复杂度为O(n),并且只使用常数级别额外空间的解决方案。

1. 问题描述

给定一个未排序的整数数组nums,我们需要找到其中没有出现的最小的正整数。例如,对于数组[3,4,-1,1],我们需要返回2,因为2是最小的正整数,而数组中没有出现过。

2. 解决方案

2.1 哈希表

最简单的解决方案是使用哈希表。我们可以遍历数组中的每个元素,并将其插入到哈希表中。然后,我们可以从1开始递增,检查每个数字是否在哈希表中出现过。如果没有出现过,则返回该数字。这种方法需要额外的空间来存储哈希表,因此不符合题目要求。

2.2 原地哈希

由于题目要求使用常数级别额外空间,我们需要寻找一种原地哈希的方法。具体来说,我们可以将数组本身作为哈希表来使用。我们可以遍历数组中的每个元素,并将其放置在正确的位置上。例如,对于元素i,我们将其放置在位置i-1上。这样,在遍历完整个数组后,我们可以再次遍历数组,并检查第一个不在正确位置上的元素。

以下是具体步骤:

1. 遍历数组中的每个元素i。

2. 如果i小于等于0或者大于数组长度n,则跳过该元素。

3. 如果元素i在正确的位置上,则跳过该元素。

4. 否则,将元素i与应该在位置i-1上的元素交换。

5. 再次遍历数组,并检查第一个不在正确位置上的元素。该元素的位置加1即为缺失的最小正整数。

以下是实现代码:

```

int firstMissingPositive(vector<int>& nums) {
    int n = nums.size();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        while (nums[i] > 0 && nums[i] <= n && nums[nums[i]-1] != nums[i]) {
            swap(nums[nums[i]-1], nums[i]);
        }
    }
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (nums[i] != i+1) {
            return i+1;
        }
    }
    return n+1;
}


```

3. 时间复杂度分析

以上算法的时间复杂度为O(n),其中n是数组的长度。这是因为我们最多只需要遍历两次数组,并且每个元素最多只会被交换一次。

4. 总结

本文介绍了一种时间复杂度为O(n),并且只使用常数级别额外空间的解决方案,用于寻找缺失的第一个正数。该算法利用了原地哈希的思想,将数组本身作为哈希表来使用。这种方法非常巧妙,并且可以在不使用额外空间的情况下解决该问题。

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