【算法千题案例】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——50.丢失的数字

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📢前言

• 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜
• 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
• 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！
• 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第50天🎈！

🌲原题样例：丢失的数字

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 nums 中。

示例 2：

输入：nums = [0,1]
输出：2
解释：n = 2，因为有 2 个数字，所以所有的数字都在范围 [0,2] 内。2 是丢失的数字，因为它没有出现在 nums 中。

示例 3：

输入：nums = [9,6,4,2,3,5,7,0,1]
输出：8
解释：n = 9，因为有 9 个数字，所以所有的数字都在范围 [0,9] 内。8 是丢失的数字，因为它没有出现在 nums 中。

示例 4：

输入：nums = [0]
输出：1
解释：n = 1，因为有 1 个数字，所以所有的数字都在范围 [0,1] 内。1 是丢失的数字，因为它没有出现在 nums 中。

提示：

• n == nums.length
• 1 <= n <= 104
• 0 <= nums[i] <= n
• nums 中的所有数字都 独一无二

🌻C#方法：排序

先给这个数组排序，然后再遍历对比数字，简单粗暴解决问题

代码：

public class Solution {
    public int MissingNumber(int[] nums) {
            //排序法
            Array.Sort(nums);
            for(int i =0;i<nums.Length;i++)
            {
                if (nums[i] != i)
                { return i; }
            }
            return nums.Length;     
    }
}

执行结果

通过
执行用时：104 ms，在所有 C# 提交中击败了71.84%的用户
内存消耗：42.4 MB，在所有 C# 提交中击败了5.47%的用户

🌻Java 方法一：排序

思路解析
根据题意不难看出，如果数组是有序排列的，那么久很好解决这个问题了

所以首先我们对数组进行排序，随后我们可以在常数时间内判断两种特殊情况：0 没有出现在数组的首位，以及 nnn 没有出现在数组的末位。

如果这两种特殊情况都不满足，那么缺失的数字一定在 0 和 nnn 之间（不包括两者）。

此时我们可以在线性时间内扫描这个数组，如果某一个数比它前面的那个数大了超过 1，那么这两个数之间的那个数即为缺失的数字。

代码：

class Solution {
    public int missingNumber(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);

        // 判断 n 是否出现在末位
        if (nums[nums.length-1] != nums.length) {
            return nums.length;
        }
        // 判断 0 是否出现在首位
        else if (nums[0] != 0) {
            return 0;
        }

        // 此时缺失的数字一定在 (0, n) 中
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            int expectedNum = nums[i-1] + 1;
            if (nums[i] != expectedNum) {
                return expectedNum;
            }
        }

        // 未缺失任何数字（保证函数有返回值）
        return -1;
    }
}

执行结果

通过
执行用时：6 ms，在所有 Java  提交中击败了12.83%的用户
内存消耗：39.1 MB，在所有 Java 提交中击败了7.01%的用户

复杂度分析

时间复杂度：O( nlogn )
空间复杂度：O( 1 ) 或 O( n )

Java方法二：哈希表

我们可以直接查询每个数是否在数组中出现过来找出缺失的数字。如果使用哈希表，那么每一次查询操作都是常数时间的。

我们将数组中的所有数插入到一个集合中，这样每次查询操作的时间复杂度都是 O(1)的

代码

class Solution {
    public int missingNumber(int[] nums) {
        Set<Integer> numSet = new HashSet<Integer>();
        for (int num : nums) numSet.add(num);

        int expectedNumCount = nums.length + 1;
        for (int number = 0; number < expectedNumCount; number++) {
            if (!numSet.contains(number)) {
                return number;
            }
        }
        return -1;
    }
}

执行结果

通过
执行用时：5 ms，在所有 Java  提交中击败了33.30%的用户
内存消耗：38.9 MB，在所有 Java 提交中击败了26.29%的用户

复杂度分析

时间复杂度：O( n )
空间复杂度：O( n )

💬总结

• 今天是力扣算法题打卡的第五十天！
• 文章采用 C#和 Java 两种编程语言进行解题
• 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们
• 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！