方法一:求和
核心思想:由题意可知,给定数组为0 - n中的n + 1个数去除一个数所得,所以只要将0 - n中所有数的和与给定数组的和做差,所得结果即为缺少的数。
既假设给定数组为$[0, 1, ..., k - 1, k + 1, ..., n],$ 缺少数字为k。
此时设数组和为:
0到n求和所得结果为:
sun | 0 | 1 | ... | k-1 | k | k+1 | ... | n |
num | 0 | 1 | ... | k-1 | | k+1 | ... | n |
sum-num | 0 | 0 | 0 | 0 | k | 0 | 0 | 0 |
显然有: ,即为所求的缺失数字。
实现中sum可利用求和公式求得。
核心代码:
class Solution { public: int solve(vector<int>& a) { int n = a.size(), num = 0; int sum = n * (n + 1) / 2; //由求和公式得到sum for(int i = 0; i < n; ++i) { num += a[i]; } return sum - num; } };
复杂度分析:
时间复杂度:$O(n)$,求数组和时需要遍历数组一次
空间复杂度:$O(1)$,只用到了常数空间
方法二:位运算
核心思想:位运算的方法基于几个公式:
既同一个数与自身异或结果为0, 任何数与0异或结果为自身, 异或运算满***换律
为求得题中缺失数字,可以令数组中全部数字异或,再与0 - n 中所有数字异或。
既数组异或结果:
0 - n 异或结果:
上述两者异或结果
核心代码:
class Solution { public: int solve(vector<int>& a) { int n = a.size(); int sum = 0, num = 0; for(int i = 0; i < n; ++i) { sum ^= (i + 1); //求得sum = 0 ^ 1 ^ ... ^ n num ^= a[i]; //求得num = 0 ^ 1 ^ ... ^ (k - 1) ^ (k + 1) ^ ... ^ n } return (sum ^ num); } };
复杂度分析:
时间复杂度:$O(n)$,需要遍历数组进行异或
空间复杂度:$O(1)$,只用到了常数空间
方法三:二分查找
核心思想:由题可知数组是有序排列,可以通过二分查找得到缺失数字
因为缺失了一个数字,所以在缺失的数字之前,有a[i] = i,
在缺失的数字之后,有a[i] > i,
不断缩小两边范围,直到左右下标相等就是缺失的值。
演示:
class Solution { public: int solve(vector<int>& a) { int i = 0, j = a.size() - 1; while(i <= j) { int mid = (i + j) / 2; if(a[mid] == mid) { i = mid + 1; //此时答案位于mid右侧 } else{ j = mid - 1; } } return i; } };
复杂度分析:
时间复杂度:$O(log n)$,即为二分查找复杂度
空间复杂度:$O(1)$,只用到了常数空间