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【刷穿 LeetCode】41. 缺失的第一个正数(困难)

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宫水三叶的刷题日记
发布2021-02-20 09:43:49
4280
发布2021-02-20 09:43:49
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文章被收录于专栏:宫水三叶的刷题日记

题目描述

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。

进阶:你可以实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案吗?

示例 1:

代码语言:javascript
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输入:nums = [1,2,0]
输出:3

示例 2:

代码语言:javascript
复制
输入:nums = [3,4,-1,1]
输出:2

示例 3:

代码语言:javascript
复制
输入:nums = [7,8,9,11,12]
输出:1

提示:

  • 0 <= nums.length <= 300
  • -2^31 <= nums[i] <= 2^31 - 1

桶排序解法

令数组长度为 n,那么答案必然在 [1, n + 1] 范围内。

因此我们可以使用「桶排序」的思路,将每个数放在其应该出现的位置上。

基本思路为:

  1. 按照桶排序思路进行预处理:保证 1 出现在 nums[0] 的位置上,2 出现在 nums[1] 的位置上,…,n 出现在 nums[n - 1] 的位置上。不在 [1, n] 范围内的数不用动。

例如样例中 [3,4,-1,1] 将会被预处理成 [1,-1,3,4]

  1. 遍历 nums,找到第一个不在应在位置上的 [1, n] 的数。如果没有找到,说明数据连续,答案为 n + 1

例如样例预处理后的数组 [1,-1,3,4] 中第一个 nums[i] != i + 1 的是数字 2(i = 1)。

代码语言:javascript
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class Solution {
    public int firstMissingPositive(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (nums[i] >= 1 && nums[i] <= n && nums[i] != i + 1 && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) {
                swap(nums, i, nums[i] - 1);
            }
        }   
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (nums[i] != i + 1) return i + 1;
        }
        return n + 1;
    }
    void swap(int[] nums, int a, int b) {
        int c = nums[a];
        nums[a] = nums[b];
        nums[b] = c;
    }
}
  • 时间复杂度:每个数字应该被挪动的数都会被一次性移动到目标位置。复杂度为
O(n)
  • 空间复杂度:
O(1)

实战技巧

还记得最早我在 【刷穿 LeetCode】4. 寻找两个正序数组的中位数 跟你说过,对于一些从文字上限制我们的题目,我们应该如何分析能否采用别的做法来 AC。

这对于比赛和机试,这种要求我们尽快 AC 的场景来说,尤为重要。

总的来说,你可以根据直观解法的时空复杂度文字限制的时空复杂度数据范围等几个方面来判断。

对于本题而言,我们可以很容易想到先排序,再遍历的做法:

排序的复杂度为

O(n\log{n})

;找答案的过程需要枚举 [1, n],然后通过「二分」找当前的枚举值是否在排序数据中,复杂度为

O(n\log{n})

。因此整体复杂度为

O(n\log{n})

而文字要求我们使用

O(n)

复杂度的解法。这时候我们基本上可以不看数据范围就可以确定

O(n\log{n})

能做。

因为

O(n\log{n})

O(n)

并没有差多少,哪怕数据范围出到极限

10^7

log{10^7}

= 23,数值非常小,

O(n\log{n})

可以等效看做一个常数计算为 23 的

O(n)

解法。没有一个支持多语言的 OJ 卡常可以做到

O(23n)

超时,而

O(n)

能过。何况本题的数据范围只有 300,可以说怎么做都行。

PS. 复杂度分析本身就是渐进分析,23 作为常数可以说一点都不大,大家不要被直觉骗了。

O(n\log{n})

解法代码:

代码语言:javascript
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class Solution {
    public int firstMissingPositive(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        int n = nums.length;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (Arrays.binarySearch(nums, i) < 0) return i;
        }
        return n + 1;
    }
}

你会发现,在 LeetCode 上

O(n\log{n})

解法和

O(n)

解法的执行用时没有差别。


最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.41 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先将所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

由于 LeetCode 的题目随着周赛 & 双周赛不断增加,为了方便我们统计进度,我们将按照系列起始时的总题数作为分母,完成的题目作为分子,进行进度计算。当前进度为 41/1916

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我在 Github 建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode。

在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和一些其他的优选题解。

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原始发表:2021-02-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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