LeetCode 41-缺失的第一个整数

本文介绍了一个高效解决LeetCode第41题的方法,即寻找未排序整数数组中缺失的最小正整数。算法在O(n)时间内运行,并仅使用常数级空间。通过处理非正数和大于数组长度的数,利用数组元素的位置信息,实现了对缺失值的快速查找。

LeetCode 41-缺失的第一个整数

给定一个未排序的整数数组,找出其中没有出现的最小的正整数。
说明:
你的算法的时间复杂度应为O(n),并且只能使用常数级别的空间。

示例
示例 1:

输入: [1,2,0]
输出: 3

示例 2:

输入: [3,4,-1,1]
输出: 2

示例 3:

输入: [7,8,9,11,12]
输出: 1

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/first-missing-positive

题解:

一拿到题就想到用哈希了,但是空间不够;排序得话时间又会超。一点思路都没有,还好及时看了题解没钻牛角尖。
如果是python可以用位做哈希,但不是一个优雅得解法,这里记录一下官方方法。

基本思想就是先把非正数和大于n得数都处理掉,置换成1,这样整个数组就是1到n,那么在这n个位置上,每个值都能找到自己得位置,如果从头找找到了缺失的值,那么这个值就是我们要求的答案。
具体操作如下:

  1. 检查 1 是否存在于数组中。如果没有,则已经完成,1 即为答案。
  2. 如果 nums = [1],答案即为 2 。
  3. 将负数,零,和大于 n 的数替换为 1 。
  4. 遍历数组。当读到数字 a 时,替换下标 a-1 的元素的正负。(注意重复元素:只能改变一次符号。这样是否存在1到n就对应于0到n-1下标元素的符号)
  5. 再次遍历数组。返回第一个正数元素的下标index+1。
  6. 如果之前的步骤中没有发现 nums 中有正数元素,则返回n + 1。
class Solution {
public:
   int firstMissingPositive(vector<int> nums) {
       int size_n=nums.size();
       bool one=false;
       for(int i=0;i<size_n;i++){
           if(nums[i]==1){
               one=true;
           }
           else{
               if(nums[i]<=0||nums[i]>size_n) nums[i]=1;
           }
       }        
       if(one==false) return 1;
       if(one&&size_n==1) return 2;
       for(int i=0;i<size_n;i++){
           nums[abs(nums[i])-1]=-abs(nums[abs(nums[i])-1]);
       }
       for(int i=0;i<size_n;i++){
           if(nums[i]>0) return i+1;
       }
       return size_n+1;
   }
};
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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