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true
简单
数组
哈希表

448. 找到所有数组中消失的数字

English Version

题目描述

给你一个含 n 个整数的数组 nums ，其中 nums[i] 在区间 [1, n] 内。请你找出所有在 [1, n] 范围内但没有出现在 nums 中的数字，并以数组的形式返回结果。

 

示例 1：

输入：nums = [4,3,2,7,8,2,3,1]
输出：[5,6]

示例 2：

输入：nums = [1,1]
输出：[2]

 

提示：

  • n == nums.length
  • 1 <= n <= 105
  • 1 <= nums[i] <= n

进阶：你能在不使用额外空间且时间复杂度为 O(n) 的情况下解决这个问题吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内。

解法

方法一：数组或哈希表

我们可以使用数组或哈希表记录数组中的数字，然后遍历 [1, n] 区间内的数字，若数字不存在于数组或哈希表中，则说明数组中缺失该数字，将其添加到结果列表中。

时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组长度。

Python3

class Solution:
    def findDisappearedNumbers(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        s = set(nums)
        return [x for x in range(1, len(nums) + 1) if x not in s]

Java

class Solution {
    public List<Integer> findDisappearedNumbers(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        boolean[] s = new boolean[n + 1];
        for (int x : nums) {
            s[x] = true;
        }
        List<Integer> ans = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (!s[i]) {
                ans.add(i);
            }
        }
        return ans;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    vector<int> findDisappearedNumbers(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        bool s[n + 1];
        memset(s, false, sizeof(s));
        for (int& x : nums) {
            s[x] = true;
        }
        vector<int> ans;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            if (!s[i]) {
                ans.push_back(i);
            }
        }
        return ans;
    }
};

Go

func findDisappearedNumbers(nums []int) (ans []int) {
	n := len(nums)
	s := make([]bool, n+1)
	for _, x := range nums {
		s[x] = true
	}
	for i := 1; i <= n; i++ {
		if !s[i] {
			ans = append(ans, i)
		}
	}
	return
}

TypeScript

function findDisappearedNumbers(nums: number[]): number[] {
    const n = nums.length;
    const s: boolean[] = new Array(n + 1).fill(false);
    for (const x of nums) {
        s[x] = true;
    }
    const ans: number[] = [];
    for (let i = 1; i <= n; ++i) {
        if (!s[i]) {
            ans.push(i);
        }
    }
    return ans;
}

方法二：原地修改

我们可以遍历数组 $nums$，将 $|nums[i]|-1$ 位置的数字标记为负数，表示数组 $nums[i]$ 出现过。最后遍历数组 $nums$，若 $nums[i]$ 为正数，则说明数组中缺失 $i+1$，将其添加到结果列表中。

遍历结束后，返回结果列表即可。

时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。

Python3

class Solution:
    def findDisappearedNumbers(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        for x in nums:
            i = abs(x) - 1
            if nums[i] > 0:
                nums[i] *= -1
        return [i + 1 for i in range(len(nums)) if nums[i] > 0]

Java

class Solution {
    public List<Integer> findDisappearedNumbers(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        for (int x : nums) {
            int i = Math.abs(x) - 1;
            if (nums[i] > 0) {
                nums[i] *= -1;
            }
        }
        List<Integer> ans = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (nums[i] > 0) {
                ans.add(i + 1);
            }
        }
        return ans;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    vector<int> findDisappearedNumbers(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        for (int& x : nums) {
            int i = abs(x) - 1;
            if (nums[i] > 0) {
                nums[i] = -nums[i];
            }
        }
        vector<int> ans;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (nums[i] > 0) {
                ans.push_back(i + 1);
            }
        }
        return ans;
    }
};

Go

func findDisappearedNumbers(nums []int) (ans []int) {
	n := len(nums)
	for _, x := range nums {
		i := abs(x) - 1
		if nums[i] > 0 {
			nums[i] = -nums[i]
		}
	}
	for i := 0; i < n; i++ {
		if nums[i] > 0 {
			ans = append(ans, i+1)
		}
	}
	return
}

func abs(x int) int {
	if x < 0 {
		return -x
	}
	return x
}

TypeScript

function findDisappearedNumbers(nums: number[]): number[] {
    const n = nums.length;
    for (const x of nums) {
        const i = Math.abs(x) - 1;
        if (nums[i] > 0) {
            nums[i] *= -1;
        }
    }
    const ans: number[] = [];
    for (let i = 0; i < n; ++i) {
        if (nums[i] > 0) {
            ans.push(i + 1);
        }
    }
    return ans;
}