📢前言
🚀 算法题 🚀
🌲 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🎈！
🚀 算法题 🚀
🌲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！
