[LeetCode] 268. Missing Number

本文介绍了一个经典算法问题——如何在线性时间和常数空间复杂度下找到从0到n中缺失的一个整数。通过异或操作的独特性质,我们提供了一个简洁且高效的解决方案。

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题目:

Given an array containing n distinct numbers taken from 0, 1, 2, ..., n, find the one that is missing from the array.

For example,
Given nums = [0, 1, 3] return 2.

Note:
Your algorithm should run in linear runtime complexity. Could you implement it using only constant extra space complexity?

答案:

编程之美上有一道题很经典的题叫“快速找出机器故障”,概括地说就是有一个数组的数字全部都出现了两次,只有一个只出现了一次,让我们找到这个数字。最经典的思路就是使用异或(XOR),求数组中所有的数的异或。因为a&a = 0; 0&a = a,所以只有那个出现了一次的数字最终会被保留下来。

所以这道题也可以借用这种思想:

只要数组中所有的数求异或,再对0,1,2,...,nums.length求异或就好了。

参考代码:

public class Solution {
    public int missingNumber(int[] nums) {
        int xor = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            xor ^= nums[i] ^ i;
        }
        
        xor ^= nums.length;
        
        return xor;
    }
}

类似问题:


### LeetCode Problem 268 Missing Number LeetCode 的第 268 题名为 **Missing Number**,其题目描述如下: 给定一个包含 `[0, n]` 中 `n` 个数的数组 `nums`,找出其中缺失的那个数字。 #### 示例 ```plaintext 输入: nums = [3,0,1] 输出: 2 解释: 数组中缺少数字 2。 ``` 此问题可以通过多种方法解决,以下是两种常见的解决方案:一种基于求和公式的方法以及另一种利用位运算的技术。 --- #### 方法一:数学公式法 通过计算完整的序列总和减去实际存在的元素之和来找到缺失的数字。对于长度为 `n` 的数组,理想情况下应有 `(n * (n + 1)) / 2` 的总和[^6]。 实现代码如下所示: ```python class Solution: def missingNumber(self, nums): expected_sum = len(nums) * (len(nums) + 1) // 2 actual_sum = sum(nums) return expected_sum - actual_sum ``` 这种方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)[^7]。 --- #### 方法二:位运算法 可以使用异或操作符 (`XOR`) 来解决问题。由于 XOR 运算具有交换律和结合律,并且任何数与其本身做 XOR 结果都为零,因此我们可以将索引与数值配对并执行 XOR 操作以得到最终结果[^8]。 具体实现如下: ```python class Solution: def missingNumber(self, nums): xor = 0 i = 0 for i in range(len(nums)): xor ^= i ^ nums[i] return xor ^ i + 1 ``` 该方法同样具备时间复杂度 O(n) 和空间复杂度 O(1) 的特性[^9]。 --- #### 总结 上述两种方式均能有效处理这个问题,选择哪种取决于个人偏好或者特定场景下的需求。如果更关注可读性和简洁性,可能倾向于采用数学公式的方案;而当希望减少溢出风险时,则可以选择位运算的方式。 ---
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