《力扣算法训练提升》数组篇-打卡数组统计-【41】缺失的第一个正数

《力扣算法训练提升》数组篇-打卡数组统计-【41】缺失的第一个正数

打卡

数组的基本特性

数组是最简单的数据结构。

数组是用来存储一系列相同类型数据,数据连续存储,一次性分配内存。

数组中间进行插入和删除,每次必须搬移后面的所有数据以保持连续,时间复杂度 O(N)。

数组索引

数组通过索引支持快速访问数据,一个长度为N的数组,它的下标从0开始到N-1结束。

数组元素可以通过数组名称加索引进行访问。元素的索引是放在方括号内,跟在数组名称的后边。

数组扩容

数组内存空间是一次性分配,扩容时,申请一块更大的内存空间,再将数据拷贝到新内存空间,时间复杂度为O(N)。

数组遍历

for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    // 利用arr[i]进行数组元素操作
}

数组统计

如何统计数组中元素出现次数?

如果给定的数组元素全都是非负数,那么针对数组中元素出现个数的统计,我们可以借用额外的辅助数组来达到统计目的。

for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
	help[nums[i]]++;
}

如何快速给定元素在数组中出现的位置?左边xx位置?右边xx位置?

针对元素出现在数组左边第xx位置,右边第xx位置,依然是借助辅助数组。

借用left[],right[] ,分别记录数组从左边开始数,第几个位置,右边数第几个位置;

for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
	left[nums[i]] = i;
}
for (int i = nums.length - 1; i >= 0 ; i--) {
	right[nums[i]] = nums.length - 1 - i;
}

如何判断数组元素是否重复或者缺失?

如果数组是1~n的正数,那么可以通过修改原数组状态来进行判断;

第一次访问元素,将元素反转为负数;

第二次访问元素,判断元素状态为负数,那么此元素为重复元素;

全部状态修改完后,遍历数组,当判断元素为正数时,那么这个位置 i 就是缺失元素!

秒懂

力扣【41.缺失的第一个正数】

给你一个未排序的整数数组 nums ,请你找出其中没有出现的最小的正整数。

请你实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案。

具体描述

算法描述

解题讨论

最小的缺失数

缺失数

示例

归纳

缺失数一定出现在 [1, N+1] 范围内

取得数组长度为 N

第一次遍历,将所有非正数修改为 N+1
第二次遍历,打标记,将元素属于 1 ~ N 范围内的数反转为负数
第三次遍历,元素大于0,则缺失数为 下标 + 1

完整过程

复杂度分析

时间复杂度:O(n)。遍历 nums 需要时间 O(n)。

空间复杂度:O(1)。不计算返回结果集,所用空间是原空间。

动画模拟

缺失的第一个正数动画

示例

public static int firstMissingPositive(int[] nums) {

    // 缺失数一定出现在 [1, N+1] 范围内
    // 取得数组长度为 N
    // 第一次遍历,将所有非正数修改为 N+1
    int N = nums.length;
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        if (nums[i] <= 0) {
            nums[i] = N + 1;
        }
    }

    // 第二次遍历,打标记,将元素属于 1 ~ N 范围内的数反转为负数
    for (int n : nums) {
        if (Math.abs(n) <= N) {
            nums[Math.abs(n) - 1] = - Math.abs(nums[Math.abs(n) - 1]) ;
        }
    }

    // 第三次遍历,元素大于0,则缺失数为 下标 + 1
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        if (nums[i] > 0) {
            return i  + 1;
        }
    }

    return N + 1;
}

短话长说

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目前暂定划分为四个阶段:

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算法中级进阶篇--武皇炼心

算法高阶强化篇--武帝粹魂

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以上分类原谅我有个修仙梦...

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posted on 2021-06-30 14:26  囧么肥事  阅读(297)  评论(2编辑  收藏  举报

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