LeetCode 448 - 找到所有数组中消失的数字
2026/5/28 20:35:42 网站建设 项目流程


文章目录

    • 摘要
    • 描述
    • 题解答案(直觉方法)
    • 题解代码(Swift 可运行 Demo)
    • 题解代码分析
      • 为什么要用“负数标记”?
      • 为什么需要用 `abs(nums[i])`?
      • 第二轮遍历为什么能找到缺失值?
    • 示例测试及结果
      • 示例 1
      • 示例 2
    • 时间复杂度
      • O(n)
    • 空间复杂度
      • O(1) 额外空间
    • 总结
      • “用符号(正负)作为额外标记信息”的技巧

摘要

这题可以说是数组题里最典型的“原地标记法”应用之一。题目要求我们找出1...n中没出现过的数字,而且还给了个进阶要求:在 O(n) 时间、O(1) 额外空间内完成

听起来好像有点限制,但只要利用“数组本身可作为标记空间”的特性,就能用非常干净利落的方式解决。这类技巧专项训练非常重要,因为真实开发中有很多场景都可以借鉴这种思路。

描述

输入是一个长度为n的数组,里面的每个数字都在[1, n]区间内。我们要返回所有没有出现在数组里的数字。

比如:

nums = [4,3,2,7,8,2,3,1] 缺失的是:5 和 6

或者:

nums = [1,1] 缺失的是:2

进阶要求我们不能使用额外空间(返回结果除外),也就是说不能随便用哈希表、map 之类的辅助结构。

题解答案(直觉方法)

利用这样一个事实:

数组中的值都在[1, n]范围内,那么每个值x对应数组位置x-1必定存在。

我们可以利用“把出现过的数字对应的位置标记为负数”这种方式,把数组本身变成一个“出现记录表”。

整体思路:

  1. 遍历数组,对于每个数字x

    • 我们让数组中x-1的位置变成负数(如果还没负)
  2. 遍历标记后的数组

    • 所有仍然是正数的位置i,说明数字i+1没出现过

这是典型的“使用符号作为标记”的技巧。

题解代码(Swift 可运行 Demo)

importFoundationclassSolution{funcfindDisappearedNumbers(_nums:[Int])->[Int]{varnums=nums// 复制一份,便于原地修改letn=nums.count// 第一步:把出现过的数字对应位置标记成负数foriin0..<n{letindex=abs(nums[i])-1ifnums[index]>0{nums[index]=-nums[index]}}// 第二步:正数的位置就是缺失的数字varresult=[Int]()foriin0..<n{ifnums[i]>0{result.append(i+1)}}returnresult}}// MARK: - Demoletsolution=Solution()print("示例 1:",solution.findDisappearedNumbers([4,3,2,7,8,2,3,1]))// [5, 6]print("示例 2:",solution.findDisappearedNumbers([1,1]))// [2]

题解代码分析

为什么要用“负数标记”?

这是这题最精妙的地方。

  • 数组长度为 n
  • 所有数字范围都在1...n

那么数字和索引之间刚好可以一一映射。

例子:

数字 4 —— 对应索引 3 数字 1 —— 对应索引 0 数字 7 —— 对应索引 6

利用这点,我们可以把“某个数字出现过”这件事记录到nums[x-1]中。

最简单的标记方式就是:

把 nums[x-1] 变成负数

负数代表“已经被访问过了”。

为什么不直接改成 0 或者某个标志值?

因为之后我们仍然需要判断原本的值,而负数保留了数值本身的信息,且不会和[1,n]冲突。

为什么需要用abs(nums[i])

因为标记过程中,有些位置已经变成负数了,所以必须取绝对值。

第二轮遍历为什么能找到缺失值?

因为:

  • 出现过的数字对应位置已经被标记为负数
  • 没出现过的位置仍然是正数

所以:

第 i 个位置是正数 → i + 1 没出现过

就是缺失值。

示例测试及结果

我们用题目给的例子跑一下:

示例 1

输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 中间标记过程如下: 原始: 4 3 2 7 8 2 3 1 标记后: -4 -3 -2 -7 8 -2 -3 -1 ↑ ↑ 正 正 缺失数字为:[5, 6]

示例 2

输入: [1,1] 标记后:[-1, 1] 缺失的是 2

运行 Demo 即可得到相同结果。

时间复杂度

O(n)

  • 一次遍历标记出现过的数字
  • 一次遍历找出没被标记的位置
  • 两次线性扫描,总共 O(n)

在大数据量下仍然非常稳定。

空间复杂度

O(1) 额外空间

注意:返回的结果数组不算额外空间。

其余操作都在原数组上原地完成,不需要新开结构。

总结

这题真正想让你掌握的是:

“用符号(正负)作为额外标记信息”的技巧

它在很多 O(1) 空间的题里都能出现,比如:

  • 找重复数字
  • 找缺失数字
  • 数组原地哈希
  • 原地 bucket 标记

在实际业务逻辑中,这种技巧也能用于:

  • 用户状态表中“是否访问过”的标记(即使在共享数据结构中)
  • 工具链中处理序列时进行轻量级标记
  • 内存敏感场景的原地修改技巧

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