题目描述(困难难度)

41. First Missing Positive - 图1

给一串数字,找出缺失的最小正数。限制了时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。

解法一 交换

参考这里-space-and-O(n)-time?orderBy=most_votes)。

如果没限制空间复杂度,我们可以这样想。用一个等大的数组去顺序保存这些数字。

比如说,数组 nums [ 3 4 -1 1 8],它的大小是 5。然后再创建一个等大的数组 a,初始化为 [ - 1,- 1,- 1,- 1,-1] 。然后我们遍历 nums,把数字分别存到对应的位置。1 就存到数组 a 的第 1 个位置(a [ 0 ]),2 就存到数组 a 的第 2 个位置(a [ 1 ]),3 就存到数组 a 的第 3 个位置(a [ 2 ])…

nums [ 0 ] 等于 3,更新 a [ - 1,- 1,3,- 1,-1] 。

nums [ 1 ] 等于 4,更新 a [ - 1,- 1,3,4,-1 ] 。

nums [ 2 ] 等于 - 1,不是正数,忽略。

nums [ 3 ] 等于 1,更新 a [ 1,- 1,3,4,-1 ] 。

nums [ 4 ] 等于 8,我们的 a 数组只能存 1 到 5,所以同样忽略。

最后,我们只需要遍历 a 数组,遇到第一次 a [ i ] != i + 1,就说明缺失了 i + 1。因为我们的 a 数组每个位置都存着比下标大 1 的数。

当然,上边都是基于有一个额外空间讲的。如果没有额外空间,怎么办呢?

我们直接把原数组当成 a 数组去用。 这样的话,会出现的问题就是之前的数就会被覆盖掉。覆盖之前我们把它放回到当前数字的位置, 换句话说就是交换一下位置。然后把交换回来的数字放到应该在的位置,又交换回来的新数字继续判断,直到交换回来的数字小于 0,或者大于了数组的大小,或者它就是当前位置放的数字了。接着遍历 nums 的下一个数。具体看一下。

nums = [ 3 4 -1 1 8 ]

nums [ 0 ] 等于 3,把 3 放到第 3 个位置,并且把之前第 3 个位置的 -1 放回来,更新 nums [ -1, 4, 3, 1, 8 ]。

然后继续判断交换回来的数字,nums [ 0 ] 等于 -1,不是正数,忽略。

nums [ 1 ] 等于 4,把 4 放到第 4 个位置,并且把之前第 4个位置的 1 放回来,更新 nums [ -1, 1, 3, 4, 8 ]。

然后继续判断交换回来的数字,nums [ 1 ] 等于 1,把 1 放到第 1 个位置,并且把之前第 1 个位置的 -1 放回来,更新 nums [ 1-1, 3, 4, 8 ]。

然后继续判断交换回来的数字,nums [ 1 ] 等于 -1,不是正数,忽略。

nums [ 2 ] 等于 3,刚好在第 3 个位置,不用管。

nums [ 3 ] 等于 4,刚好在第 4 个位置,不用管。

nums [ 4 ] 等于 8,我们的 nums 数组只能存 1 到 5,所以同样忽略。

最后,我们只需要遍历 nums 数组,遇到第一次 nums [ i ] != i + 1,就说明缺失了 i + 1。因为我们的 nums 数组每个位置都存着比下标大 1 的数。

看下代码吧,一个 for 循环,里边再 while 循环。

  1. public int firstMissingPositive(int[] nums) {
  2. int n = nums.length;
  3. //遍历每个数字
  4. for (int i = 0; i < n; i++) {
  5. //判断交换回来的数字
  6. while (nums[i] > 0 && nums[i] <= n && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) {
  7. //第 nums[i] 个位置的下标是 nums[i] - 1
  8. swap(nums, i, nums[i] - 1);
  9. }
  10. }
  11. //找出第一个 nums[i] != i + 1 的位置
  12. for (int i = 0; i < n; i++) {
  13. if (nums[i] != i + 1) {
  14. return i + 1;
  15. }
  16. }
  17. //如果之前的数都满足就返回 n + 1
  18. return n + 1;
  19. }
  20. private void swap(int[] nums, int i, int j) {
  21. int temp = nums[i];
  22. nums[i] = nums[j];
  23. nums[j] = temp;
  24. }

时间复杂度:for 循环里边套了个 while 循环,如果粗略的讲,那时间复杂度就是 O(n²)了。我们再从算法的逻辑上分析一下。因为每交换一次,就有一个数字放到了应该在的位置,只有 n 个数字,所以 while 里边的交换函数,最多执行 n 次。所以时间复杂度更精确的说,应该是 O(n)。

空间复杂度:O(1)。

解法二 标记

参考这里-time-O(1)-space-solution)。

同样的,我们先考虑如果可以有额外的空间该怎么做。

还是一样,对于 nums = [ 3 4 -1 1 8] ,我们创建一个等大的数组 a,初始化为 [ false,false,false,false,false ]。然后如果 nums 里有 1 就把,第一个位置 a [ 0 ] 改为 true。如果 nums 里有 m ,就把 a [ m - 1 ] 改为 true。看下具体的例子。

nums = [ 3 4 -1 1 8]

nums [ 0 ] 等于 3,更新 a [ false,false,true,false,false ]。

nums [ 1 ] 等于 4,更新 a [ false,false,true,true,false ] 。

nums [ 2 ] 等于 - 1,不是正数,忽略。

nums [ 3 ] 等于 1,更新 a [ true,false,true,true,false ] 。

nums [ 4 ] 等于 8,我们的 a 数组只能存 1 到 5,所以同样忽略。

然后遍历数组 a ,如果 a [ i ] != true。那么,我们就返回 i + 1。因为 a [ i ] 等于 true 就意味着 i + 1 存在。

问题又来了,其实我们没有额外空间,我们只能利用原来的数组 nums。

同样我们直接把 nums 用作数组 a。

但当我们更新的时候,如果直接把数组的数赋值成 true,那么原来的数字就没了。这里有个很巧妙的技巧。

考虑到我们真正关心的只有正数。开始 a 数组的初始化是 false,所以我们把正数当做 false,负数当成 true。如果我们想要把 nums [ i ] 赋值成 true,如果 nums [ i ] 是正数,我们直接取相反数作为标记就行,如果是负数就不用管了。这样做的好处就是,遍历数字的时候,我们只需要取绝对值,就是原来的数了。

当然这样又带来一个问题,我们取绝对值的话,之前的负数该怎么办?一取绝对值的话,就会造成干扰。简单粗暴些,我们把正数都放在前边,我们只考虑正数。负数和 0 就丢到最后,遍历的时候不去遍历就可以了。

看下具体的例子。

nums = [ 3 4 -1 1 8]

先把所有正数放前边,并且只考虑正数。nums = [ 3 4 1 8 ],正数当作 false,负数当做 true。所以 nums 就可以看成 [ false,false,false,false ]。

nums [ 0 ] 等于 3,把第 3 个位置的数字变为负数, 更新 nums [ 3, 4, - 1, 8 ],可以看做 [ false,false,true,false]。

nums [ 1 ] 等于 4,把第 4 个位置的数字变为负数,更新 nums [ 3, 4, - 1, - 8 ],可以看做 [ false,false,true,true] 。

nums [ 2 ] 等于 - 1,取绝对值为 1,把第 1 个位置的数字变为负数,更新 nums [ - 3, 4, - 1, - 8 ],可以看做 [ true,false,true,true] 。

nums [ 3 ] 等于 - 8,取绝对值为 8,我们的 nums 数组只考虑 1 到 4,所以忽略。

最后再遍历 nums,如果 nums [ i ] 大于 0,就代表缺失了 i + 1。因为正数代表 false。

把正数移到最前边,写了两种算法,代码里注释了,大家可以参考下。

  1. public int firstMissingPositive(int[] nums) {
  2. int n = nums.length;
  3. //将正数移到前边,并且得到正数的个数
  4. int k = positiveNumber(nums);
  5. for (int i = 0; i < k; i++) {
  6. //得到要标记的下标
  7. int index = Math.abs(nums[i]) - 1;
  8. if (index < k) {
  9. //判断要标记的位置的数是不是小于 0,不是小于 0 就取相反数
  10. int temp = Math.abs(nums[index]);
  11. nums[index] = temp < 0 ? temp : -temp;
  12. }
  13. }
  14. //找到第一个大于 0 的位置
  15. for (int i = 0; i < k; i++) {
  16. if (nums[i] > 0) {
  17. return i + 1;
  18. }
  19. }
  20. return k + 1;
  21. }
  22. private int positiveNumber(int[] nums) {
  23. //解法一 把负数和 0 全部交换到最后
  24. /* int n = nums.length;
  25. for (int i = 0; i < n; i++) {
  26. while (nums[i] <= 0) {
  27. swap(nums, i, n - 1);
  28. n--;
  29. if (i == n) {
  30. break;
  31. }
  32. }
  33. }
  34. return n;*/
  35. //解法二 用一个指针 p ,保证 p 之前的都是正数。遍历 nums,每遇到一个正数就把它交换到 p 指针的位置,并且 p 指针后移
  36. int n = nums.length;
  37. int p = 0;
  38. for (int i = 0; i < n; i++) {
  39. if (nums[i] > 0) {
  40. swap(nums, i, p);
  41. p++;
  42. }
  43. }
  44. return p;
  45. }
  46. private void swap(int[] nums, int i, int j) {
  47. int temp = nums[i];
  48. nums[i] = nums[j];
  49. nums[j] = temp;
  50. }

时间复杂度:O(n)。

空间复杂度:O(1)。

对于这种要求空间复杂度的,我们可以先考虑如果有一个等大的空间,我们可以怎么做。然后再考虑如果直接用原数组怎么做,主要是要保证数组的信息不要丢失。目前遇到的,主要有两种方法就是交换和取相反数。

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