First Missing Positive
Given an unsorted integer array, find the first missing positive integer. Example Given [1,2,0] return 3, and [3,4,-1,1] return 2. Challenge Your algorithm should run in O(n) time and uses constant space.
题解
容易想到的方案是先排序,然后遍历求得缺的最小整数。排序算法中常用的基于比较的方法时间复杂度的理论下界为 O(nlogn), 不符题目要求。常见的能达到线性时间复杂度的排序算法有 基数排序,计数排序 和 桶排序。
基数排序显然不太适合这道题,计数排序对元素落在一定区间且重复值较多的情况十分有效,且需要额外的 O(n) 空间,对这道题不太合适。最后就只剩下桶排序了,桶排序通常需要按照一定规则将值放入桶中,一般需要额外的 O(n)空间,咋看一下似乎不太适合在这道题中使用,但是若能设定一定的规则原地交换原数组的值呢?这道题的难点就在于这种规则的设定。
设想我们对给定数组使用桶排序的思想排序,第一个桶放1,第二个桶放2,如果找不到相应的数,则相应的桶的值不变(可能为负值,也可能为其他值)。
那么怎么才能做到原地排序呢?即若 A[i]=x, 则将 x 放到它该去的地方 - A[x−1]=x, 同时将原来 A[x−1] 地方的值交换给 A[i].
排好序后遍历桶,如果不满足 f[i]=i+1, 那么警察叔叔就是它了!如果都满足条件怎么办?那就返回给定数组大小再加1呗。
C++:
class Solution { public: /** * @param A: a vector of integers * @return: an integer */ int firstMissingPositive(vector<int> A) { const int size = A.size(); for (int i = 0; i < size; ++i) { while (A[i] > 0 && A[i] <= size && (A[i] != i + 1) && (A[i] != A[A[i] - 1])) { int temp = A[A[i] - 1]; A[A[i] - 1] = A[i]; A[i] = temp; } } for (int i = 0; i < size; ++i) { if (A[i] != i + 1) { return i + 1; } } return size + 1; } };
源码分析
核心代码为那几行交换,但是要很好地处理各种边界条件则要下一番功夫了,要能正常的交换,需满足以下几个条件:
A[i]
为正数,负数和零都无法在桶中找到生存空间...A[i] <= size
当前索引处的值不能比原数组容量大,大了的话也没用啊,肯定不是缺的第一个正数。A[i] != i + 1
, 都满足条件了还交换个毛线,交换也是自身的值。A[i] != A[A[i] - 1]
, 避免欲交换的值和自身相同,否则有重复值时会产生死循环。
如果满足以上四个条件就可以愉快地交换彼此了,使用while
循环处理,此时i
并不自增,直到将所有满足条件的索引处理完。
注意交换的写法,若写成
int temp = A[i]; A[i] = A[A[i] - 1]; A[A[i] - 1] = temp;
这又是满满的 bug :( 因为在第三行中A[i]
已不再是之前的值,第二行赋值时已经改变,故源码中的写法比较安全。
最后遍历桶排序后的数组,若在数组大小范围内找到不满足条件的解,直接返回,否则就意味着原数组给的元素都是从1开始的连续正整数,返回数组大小加1即可。
复杂度分析
「桶排序」需要遍历一次原数组,考虑到while
循环也需要一定次数的遍历,故时间复杂度至少为 O(n). 最后求索引值最多遍历一次排序后数组,时间复杂度最高为 O(n), 用到了temp
作为中间交换变量,空间复杂度为 O(1).