41. First Missing Positive
题目:
Given an unsorted integer array, find the first missing positive integer.
For example,
Given [1,2,0]
return 3
,
and [3,4,-1,1]
return 2
.
Your algorithm should run in O(n) time and uses constant space.
链接: http://leetcode.com/problems/first-missing-positive/
题解:
找到第一个missing positive,要求O(n)。首先就想到了像sort colors一样的swap方法。把invalid case都swap到array的后部,两次pass就可以找到first mission positive。
Time Complexity - O(n), Space Complexity - O(1)
public class Solution { public int firstMissingPositive(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0) return 1; int lo = 0, hi = nums.length - 1; while(lo <= hi) { if(nums[lo] <= 0 || nums[lo] > hi) //invalid case swap(nums, lo, hi--); else if (nums[lo] == lo + 1) lo++; else if(nums[lo] < lo + 1) // duplicates in lower index swap(nums, lo, hi--); else { if(nums[lo] == nums[nums[lo] - 1]) // duplicates in high index swap(nums, lo, hi--); else swap(nums, lo, nums[lo] - 1); // swap to correct position } } for(int i = 0; i < nums.length; i++) if(nums[i] != i + 1) return i + 1; return nums.length + 1; } private void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } }
更简洁的写法是
public class Solution { public int firstMissingPositive(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0) return 1; for(int i = 0; i < nums.length; i++) { if(nums[i] > 0 && nums[i] < nums.length && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) { swap(nums, i, nums[i] - 1); i--; // recheck newly swaped value at position i } } for(int i = 0; i < nums.length; i++) if(nums[i] != i + 1) return i + 1; return nums.length + 1; } private void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } }
二刷:
二刷依然写得比较复杂, reference里面有很多很简洁的写法,要加以学习。思路是利用排除法和双指针夹逼,使用类似于sort colors里面的swap()来在O(n)的时间和O(1)的space遍历数组,我们有一下几种case:
- 当 nums == null || nums.length == 0的时候,我们返回最小正整数 1
- 设定lo = 0, hi = nums.length - 1
- 当nums[lo] <= 0或者nums[lo] > hi的时候,这两种情况为invalid,我们肯定能在数组中找到更合适的元素,我们swap(nums, lo, hi),然后hi--
- 接下来,当nums[lo] = lo + 1的时候,这时候是valid condition,我们增加lo = lo + 1
- 假如nums[lo] < lo +1,经历过上面的条件以后,我们可以肯定nums[lo] - 1 >= 0并且nums[lo] - 1 < lo,说明我们之前已经处理过nums[lo] - 1这个index,并且找到了一个合理的值。那么现在我们可以判断出这里的nums[lo]是一个duplicate,我们执行 swap(nums, lo, hi--)把它移动到数组末尾去。这个条件说明在lo这个index出现了duplicate。
- 现在剩下的情况是我们的nums[lo] > lo + 1,并且nums[lo] < hi。这时候算是我们的一般情况,我们要把这个nums[lo]交换到他应该处于的为止,并且这个位置的index > lo而且index < hi。 因为在理想的情况下,我们的index与值的对应关系应该是i = nums[i] - 1,所以我们要尝试把nums[lo]换到nums[lo] - 1这个位置。但在这个时候我们需要进行一个判断, 就是假如 lo = 2, nums[lo] = 5, 假设nums[nums[lo] - 1] = nums[4]也等于5怎么办? 假如我们交换的话,那程序就会陷入死循环。这个时候我们判断出这里当前的nums[lo]其实也是一个duplicate,是higher index ”nums[lo] - 1"这个位置的duplicate。所以我们依然执行swap(nums, lo, hi--),把这个数字交换到当前的尾部去。
- 最后的情况就是nums[lo] != nums[nums[lo] - 1], 我们可以放心大胆地执行swap(nums, lo, nums[lo] - 1),让循环去判断接下来的情况。
- 最后我们需要从头算一遍i从0到nums.length - 1, nums[i]是否等于 i + 1,假如不等,即可返回i+1,否则我们要返回nums.length + 1。
可以简化的地方有很多很多很多。希望三刷的时候能理清逻辑,大大简化。
Java:
Time Complexity - O(n), Space Complexity - O(1)
public class Solution { public int firstMissingPositive(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) { return 1; } int lo = 0, hi = nums.length - 1; while (lo <= hi) { if(nums[lo] <= 0 || nums[lo] > hi) { swap(nums, lo, hi--); } else if (nums[lo] == lo + 1) { lo++; } else if (nums[lo] < lo + 1) { swap(nums, lo, hi--); } else if (nums[lo] == nums[nums[lo] - 1]) { swap(nums, lo, hi--); } else { swap(nums, lo, nums[lo] - 1); } } for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (nums[i] != i + 1) { return i + 1; } } return nums.length + 1; } private void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } }
把很多条件都放在了一起,少了几行。 还可以设置一个index变量来避免第二次循环的查找,留给三刷了。
public class Solution { public int firstMissingPositive(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) { return 1; } int lo = 0, hi = nums.length - 1; while (lo <= hi) { if (nums[lo] == lo + 1) { lo++; } else if(nums[lo] <= 0 || nums[lo] > hi || nums[lo] < lo + 1 || nums[lo] == nums[nums[lo] - 1]) { swap(nums, lo, hi--); } else { swap(nums, lo, nums[lo] - 1); } } for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (nums[i] != i + 1) { return i + 1; } } return nums.length + 1; } private void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } }
题外话:
1/23/2016,现在我家已经彻底被大雪封住了。有生以来从来没见过这么大的雪,还在继续下着。我家的门在一个走廊里,整个走廊现在都是30厘米左右高的雪。出去走廊走到外面的话,雪都累积到了大腿根部。幸好之前屯了不少粮食,现在还可以在家里吃鸳鸯火锅(小肥羊辣汤/海底捞酸菜鱼汤)。 据说有20万户断电,希望大家都平安吧。
三刷:
用得二刷逻辑。
Java:
public class Solution { public int firstMissingPositive(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) return 1; int lo = 0, hi = nums.length - 1; while (lo <= hi) { if (nums[lo] > hi || nums[lo] <= 0) swap(nums, lo, hi--); else if (nums[lo] == lo + 1) lo++; else if (nums[lo] < lo + 1) swap(nums, lo, hi--); else if (nums[lo] == nums[nums[lo] - 1]) swap(nums, lo, hi--); else swap(nums, lo, nums[lo] - 1); } for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (nums[i] != i + 1) return i + 1; } return nums.length + 1; } private void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } }
class Solution { public int firstMissingPositive(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) return 1; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (nums[i] > 0 && nums[i] < nums.length && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) { swap(nums, i, nums[i] - 1); // swap nums[i] out until nums[i] = i + 1 or nums[i] is invalid i--; } } for (int i = 0; i < nums.length; i++) if (nums[i] != i + 1) return i + 1; return nums.length + 1; } private void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } }
Reference:
https://leetcode.com/discuss/20385/concise-o-n-solution
https://leetcode.com/discuss/32761/clear-java-solution
https://leetcode.com/discuss/60525/100%25-fast-elegant-java-index-based-solution-with-explanation
https://leetcode.com/discuss/28531/o-1-space-java-solution
https://leetcode.com/discuss/24013/my-short-c-solution-o-1-space-and-o-n-time