Leetcode 448. Find All Numbers Disappeared in an Array 找到所有数组中消失的数字

本文介绍了一种在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下寻找数组中消失数字的方法。通过对数组进行迭代操作,利用数组自身存储特性,找出未出现的数字。

题目:


给定一个范围在  1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的 整型数组,数组中的元素一些出现了两次,另一些只出现一次。

找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字。

您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内。

示例:

输入:
[4,3,2,7,8,2,3,1]

输出:
[5,6]

解题思路:

迭代数组中的每个位置,如果这个位置有对应的数字,就把这个位置的数字作为下个位置,然后把这个当前位置存的数字置为0。最后判断有哪些位置的数字为正,即为缺失的数字。

代码实现:

class Solution {
    public List<Integer> findDisappearedNumbers(int[] nums) {
        List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
        // 0的是存在的,不为0是不存在的
        for (int i = 0; i < nums.length; i ++) {
            int j = nums[i] - 1;
            while (j >= 0) {
                int tmp = j;
                j = nums[tmp] - 1;
                nums[tmp] = 0;
            }
        }

        for (int i = 0; i < nums.length; i ++) {
            if (nums[i] != 0) result.add(i + 1);
        }

        return result;
    }
}
### 解题思路 LeetCode 第80题要求删除一个有序数组中出现次数超过两次的重复元素,使得每个元素最多出现两次,并返回去重后的数组长度。此问题可以通过双指针的方法来实现。 - 由于数组是有序的,因此相同的元素一定是连续出现的。 - 使用两个指针:一个用于遍历数组(`i`),另一个用于记录不重复部分的位置(`k`)。 - 如果当前元素 `nums[i]` 不等于 `nums[k]`,说明遇到了一个新的元素,则将其放到 `nums[k+1]` 的位置,并将 `k` 后移一位。 - 如果当前元素与前一个元素相同,则跳过该元素,直到遇到不同的元素为止。 - 最终返回 `k + 1` 作为新数组的长度。 ### C语言实现 以下是针对 LeetCode 80 题的 C 语言实现代码: ```c #include <stdio.h> int removeDuplicates(int* nums, int numsSize) { if (numsSize <= 2) return numsSize; // 如果数组长度小于等于2,直接返回原长度 int k = 1; // 指向结果数组的最后一个有效位置 for (int i = 2; i < numsSize; i++) { if (nums[i] != nums[k - 1]) { // 当前元素与结果数组倒数第二个元素不同 nums[++k] = nums[i]; // 将其加入结果数组 } } return k + 1; // 返回新数组长度 } ``` ### 测试代码 以下是一个简单的测试用例,用于验证上述函数是否正确工作: ```c #include <stdio.h> int main() { int nums[] = {1, 1, 1, 2, 2, 3}; int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]); int newLength = removeDuplicates(nums, numsSize); printf("New length: %d\n", newLength); printf("Modified array: "); for (int i = 0; i < newLength; i++) { printf("%d ", nums[i]); } printf("\n"); return 0; } ``` ### 输出示例 运行上述测试代码后,输出应为: ``` New length: 5 Modified array: 1 1 2 2 3 ``` ### 算法复杂度分析 - **时间复杂度**:O(n),其中 n 是数组的长度。只需要一次遍历即可完成操作。 - **空间复杂度**:O(1),算法在原地修改数组,没有使用额外的空间[^3]。
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