题目主要信息:
- 题目给定一个无序整型数组,没有重复元素,可能有负数或零,需要找出其中没有出现的最小正整数
举一反三:
学习完本题的思路你可以解决如下题目:
方法一:哈希表(推荐使用)
知识点:哈希表
哈希表是一种根据关键码(key)直接访问值(value)的一种数据结构。而这种直接访问意味着只要知道key就能在时间内得到value,因此哈希表常用来统计频率、快速检验某个元素是否出现过等。
思路:
个长度的数组,没有重复,则如果数组填满了,那么缺失,如果数组填不满,那么缺失的就是中的数字。对于这种快速查询某个元素是否出现过的问题,还是可以使用哈希表快速判断某个数字是否出现过。
具体做法:
- step 1:构建一个哈希表,用于记录数组中出现的数字。
- step 2:从1开始,遍历到n,查询哈希表中是否有这个数字,如果没有,说明它就是数组缺失的第一个正整数,即找到。
- step 3:如果遍历到最后都在哈希表中出现过了,那缺失的就是n+1.
Java实现代码:
import java.util.*;
public class Solution {
public int minNumberDisappeared (int[] nums) {
int n = nums.length;
HashMap<Integer, Integer> mp = new HashMap<Integer, Integer>();
//哈希表记录数组中出现的每个数字
for(int i = 0; i < n; i++)
mp.put(nums[i], 1);
int res = 1;
//从1开始找到哈希表中第一个没有出现的正整数
while(mp.containsKey(res))
res++;
return res;
}
}
C++实现代码:
class Solution {
public:
int minNumberDisappeared(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
unordered_map<int, int> mp;
//哈希表记录数组中出现的每个数字
for(int i = 0; i < n; i++)
mp[nums[i]]++;
int res = 1;
//从1开始找到哈希表中第一个没有出现的正整数
while(mp.find(res) != mp.end())
res++;
return res;
}
};
Python实现代码:
class Solution:
def minNumberDisappeared(self , nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
mp = dict()
#哈希表记录数组中出现的每个数字
for i in range(n):
if nums[i] in mp:
mp[nums[i]] += 1
else:
mp[nums[i]] = 1
res = 1
#从1开始找到哈希表中第一个没有出现的正整数
while res in mp:
res += 1
return res
复杂度分析:
- 时间复杂度:,第一次遍历数组,为,第二次最坏从1遍历到,为
- 空间复杂度:,哈希表记录个不重复的元素,长度为
方法二:原地哈希(扩展思路)
思路:
前面提到了数组要么缺失中的某个数字,要么缺失,而数组正好有下标可以对应数字,因此只要数字中某个数字出现,我们就可以将对应下标的值做一个标记,最后没有被标记的下标就是缺失的值。
具体做法:
- step 1:我们可以先遍历数组将所有的负数都修改成n+1。
- step 2:然后再遍历数组,每当遇到一个元素绝对值不超过n时,则表示这个元素是1~n中出现的元素,我们可以将这个数值对应的下标里的元素改成负数,相当于每个出现过的正整数,我们把与它值相等的下标都指向一个负数,这就是类似哈希表的实现原理的操作。
- step 3:最后遍历数组的时候碰到的第一个非负数,它的下标就是没有出现的第一个正整数,因为它在之前的过程中没有被修改,说明它这个下标对应的正整数没有出现过。
图示:
Java实现代码:
import java.util.*;
public class Solution {
public int minNumberDisappeared (int[] nums) {
int n = nums.length;
//遍历数组
for(int i = 0; i < n; i++)
//负数全部记为n+1
if(nums[i] <= 0)
nums[i] = n + 1;
for(int i = 0; i < n; i++)
//对于1-n中的数字
if(Math.abs(nums[i]) <= n)
//这个数字的下标标记为负数
nums[Math.abs(nums[i]) - 1] = -1 * Math.abs(nums[Math.abs(nums[i]) - 1]);
for(int i = 0; i < n; i++)
//找到第一个元素不为负数的下标
if(nums[i] > 0)
return i + 1;
return n + 1;
}
}
C++实现代码:
class Solution {
public:
int minNumberDisappeared(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
//遍历数组
for(int i = 0; i < n; i++)
//负数全部记为n+1
if(nums[i] <= 0)
nums[i] = n + 1;
for(int i = 0; i < n; i++)
//对于1-n中的数字
if(abs(nums[i]) <= n)
//这个数字的下标标记为负数
nums[abs(nums[i]) - 1] = -1 * abs(nums[abs(nums[i]) - 1]);
for(int i = 0; i < n; i++)
//找到第一个元素不为负数的下标
if(nums[i] > 0)
return i + 1;
return n + 1;
}
};
Python实现代码:
class Solution:
def minNumberDisappeared(self , nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
#遍历数组
for i in range(n):
#数全部记为n+1
if nums[i] <= 0:
nums[i] = n + 1
for i in range(n):
#对于1-n中的数字
if abs(nums[i]) <= n:
#这个数字的下标标记为负数
nums[abs(nums[i]) - 1] = -1 * abs(nums[abs(nums[i]) - 1])
for i in range(n):
#找到第一个元素不为负数的下标
if nums[i] > 0:
return i + 1
return n + 1
复杂度分析:
- 时间复杂度:,多次遍历数组,都是单层循环
- 空间复杂度:,原地哈希,以索引为指向,没有额外空间