Missing Number

最新推荐文章于 2025-06-01 23:01:44 发布
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本文介绍了一个用于解决数组中缺失数字问题的算法实现。通过计算数组元素之和与期望和之间的差值，该算法能够高效地找出缺失的数字。 
class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        int sum = 0;
        int num_sum = 0;
        int i = 0;
        for (; i < nums.size(); i++) {
            sum += i;
            num_sum += nums[i];
        }
        sum += i;
        return (sum - num_sum);
    }
};

LeetCode——268. 丢失的数字(Missing Number)[简单]——分析及代码（C++）
江南土豆的博客
11-06 458
LeetCode——268. 丢失的数字[Missing Number][简单]——分析及代码[C++]一、题目二、分析及代码1. 位运算（1）思路（2）代码（3）结果三、其他 一、题目 给定一个包含 [0, n] 中 n 个数的数组 nums ，找出 [0, n] 这个范围内没有出现在数组中的那个数。 示例 1： 输入：nums = [3,0,1] 输出：2 解释：n = 3，因为有 3 个数字，所以所有的数字都在范围 [0,3] 内。2 是丢失的数字，因为它没有出现在 nu
Missing number
zhangbaoanhadoop的博客
04-26 228
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 linea...
MissingNumber
xdugucc的博客
09-14 278
问题描述： n+1个数：0，1，2...,n 在这些数里面丢失了一个数，剩下了n个数存储到数组中。要找出这个丢失的数是哪个 解决： 因为这n+1个数是从0开始公差为1的等差数列，可以通过公式求和。数组中的n个数也可以通过遍历累加求和。这两个和的差值就是丢失的数值。 /* * Given an array containing n distinct numbers tak
Latex编译问题：Missing number, treated as zero.
Yi_Y9的博客
07-11 4806
英文稿，TexStudio软件，PdfLatex编译，投稿系统编译失败，生成几十页日志，好似乱码。
Missing Number CSES 300题
qq_20224859的博客
09-07 344
解决方法：由于是等差数列，用数列求和求出没有缺失时的和，然后与这些数字相减，最后剩下的就是缺失的那个。
Latex Error: Missing number, treated as zero.
Feiyuemoxuan的博客
07-22 1789
Missing number, treated as zero.
latex figure Missing number, treated as zero. ＜to be read again＞
软件工程小施同学 的专栏
06-01 467
我在编译latex，这段代码报错，
1144 The Missing Number
测试
02-21 265
描述 Given N integers, you are supposed to find the smallest positive integer that is NOT in the given list. 指定输入 Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a po...
丢失的数字-missingNumber
「Inspire Creativity, Enrich Life」
12-09 1320
给定一个包含 `[0, n]` 中 `n` 个数的数组 `nums` ，找出 `[0, n]` 这个范围内没有出现在数组中的那个数。（单循环边加边减）
FindMissingNumber
06-02
目的 编写 Android 应用程序以查找范围中缺少的数字。 参考 结果 问题陈述 考虑一个连续范围的整数。 除了一个数字之外的所有数字都以任何顺序放入一个数组中。 示例 预期范围为 500 到 600（含）。...
java-leetcode题解之Find the Missing Number.java
10-01
public int findMissingNumber(int[] nums) { int n = nums.length; int totalSum = n * (n + 1) / 2; int arraySum = 0; for (int num : nums) { arraySum += num; } return totalSum - arraySum; } ``` 这...
#include <vector> int missingNumber(std::vector<int>& nums) { int ret = 0; for (int i = 1; i <= nums.size(); i++) { ret ^= i; } for (auto x : nums) { ret ^= x; } return ret; } int main() { std::vector<int> nums = {0, 1, 3}; int result = missingNumber(nums); std::cout << "The missing number is: " << result << std::endl; return 0; } 将运行的每一步都展示出来
12-06
int missingNumber(std::vector<int>& nums) { int n = nums.size(); int xorAll = 0; // 计算 0 到 n 的异或值 for (int i = 0; i ; ++i) { xorAll ^= i; } int xorNums = 0; // 计算数组中所有元素的异或...
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
12-16
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
12-16
中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
浏览器 12.4.0 安装包
12-16
浏览器 安装包 版本号 12.4.0。
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
【嵌入式AIoT】基于边缘智能的轻量化模型部署：STM32与TensorFlow Lite Micro实现手势识别系统
12-16
内容概要：本文系统讲解了嵌入式AIoT从概念到边缘智能落地的全流程，涵盖关键概念如嵌入式AI、AIoT、边缘计算、模型量化与硬件加速，深入剖析模型轻量化、数据预处理优化、任务调度与跨平台部署等核心技术。通过STM32结合TensorFlow Lite Micro实现手势识别的完整案例，展示了从模型训练、量化、移植到MCU端推理的代码级实现，突出低延迟、低功耗的实时性设计，并探讨工业预测性维护、智能家居、农业监测和可穿戴设备等典型应用场景。最后展望了自动化压缩工具链、多模态融合、端云协同学习与超低功耗AISoC等未来方向。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、熟悉C/C++与Python编程，有一定AI背景的1-3年经验开发者或物联网、智能硬件工程师。; 使用场景及目标：①掌握在资源受限设备上部署轻量AI模型的核心方法；②理解边缘智能系统的软硬件协同设计逻辑；③实现从传感器数据采集到本地AI推理的端到端开发；④应用于工业、家居、农业、健康等领域的智能化产品开发。; 阅读建议：建议结合STM32开发板与MPU6050传感器动手实践文中代码案例，重点关注模型量化、TFLM集成与RTOS任务调度部分，调试推理延迟与内存占用，深入理解边缘AI的性能优化策略。
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB
12-16
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB内容概要：本文介绍了一种结合条件风险价值（CVaR）的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，旨在解决电力价格不确定性下的自调度问题。该模型通过数学建模与优化方法，提升电力系统在面对市场价格波动时的鲁棒性和经济性，适用于IEEE6、IEEE30和IEEE118标准节点系统，并提供MATLAB代码实现，便于科研人员复现实验与进一步研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和优化理论背景，熟悉MATLAB编程，从事电力系统调度、能源管理或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应对电力市场中价格不确定性带来的调度风险；②提升自调度方案的鲁棒性与经济性；③在IEEE标准测试系统上验证DRO-CVaR模型的有效性；④为含高比例可再生能源的电力系统提供风险规避策略支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码，深入理解DRO与CVaR的数学原理及其在电力调度中的建模过程，建议先掌握基础的优化理论与风险度量方法，再进行模型复现与参数敏感性分析，以充分发挥该资源的科研价值。
latex表格\EndFor Missing number, treated as zero.
06-24
在 LaTeX 中遇到 `Missing number, treated as zero.` 错误通常表明编译器期望找到一个数字或长度值，但在相应位置上却发现了其他内容。此类错误在使用浮动体（如 `table` 或 `figure`）时较为常见，特别是在对表格...
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