LeetCode#448 Find All Numbers Disappeared in Array

本文介绍了一种高效查找数组中消失的数字的方法。该方法通过利用数组下标作为标记,巧妙地将查找问题转化为检查未被标记的位置。文章提供了两种实现方案,一种是在原数组上进行标记,另一种是使用额外的空间来记录标记。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、最慢的方式是两层for循环,不考虑;
2、更先进的方法是这样的:不考虑是否直接出现了这个数,而考虑这个数是否出现在了下标中,即:以nums[i] 为索引标记这个位置,最后没有标记的位置就是缺失的数。也就是将数组中的数看作索引。这里被标记处的数置负,abs后可以重新使用。
3、为了优化性能,可以使用双目运算符;
4、在牺牲空间的前提下,可以省去第一次标记时的判断

class Solution {
public:
    vector<int> findDisappearedNumbers(vector<int>& nums) {
        vector<int> result;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            int val = abs(nums[i]) - 1;
            nums[val] = (nums[val] > 0 ? -nums[val] : nums[val]);
        }
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            if(nums[i] > 0)
                result.push_back(i + 1);
        }

        return result;
    }
};
class Solution {
public:
    vector<int> findDisappearedNumbers(vector<int>& nums) {
        vector<int> result;
        vector<int> flag(nums.size(), 0);
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            flag[nums[i] - 1] = 1;
        }
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            if(!flag[i])
                result.push_back(i+1);
        }

        return result;
    }
};
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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