深入理解“找出所有数组中消失的数字”算法：全方位解析题号 448

在计算机科学领域，算法问题无处不在。对于前端开发人员来说，掌握算法知识至关重要，因为它们是构建高效、可扩展的应用程序的基础。在这篇文章中，我们将深入剖析 LeetCode 上的题号 448：“找出所有数组中消失的数字”。

背景介绍

LeetCode 448 是一个经典的数组问题，要求找出所有不在给定数组中的数字。该问题考验您对数组操作和数据结构的理解。解决此问题有几种不同的方法，每种方法都有其优缺点。在这篇文章中，我们将探讨两种最常见的解法。

方法 1：哈希表

哈希表是一种数据结构，它将键值对存储在数组中，使用哈希函数将键映射到数组索引。在我们的场景中，我们可以将数组元素作为键，将出现次数作为值。然后，我们遍历数组并检查哈希表中不存在的数字。这些缺失的数字就是我们正在寻找的答案。

代码示例：

def find_disappeared_numbers(nums):
    hash_table = {}
    for num in nums:
        hash_table[num] = 1
    result = []
    for i in range(1, len(nums) + 1):
        if i not in hash_table:
            result.append(i)
    return result

方法 2：原地修改

另一种解决方法是原地修改输入数组。我们遍历数组，如果遇到一个数字，就将其对应位置的数组元素标记为负数。当我们遍历完整个数组后，所有未被标记为负数的元素就是缺失的数字。

代码示例：

def find_disappeared_numbers(nums):
    for i in range(len(nums)):
        index = abs(nums[i]) - 1
        nums[index] = -abs(nums[index])
    result = []
    for i in range(len(nums)):
        if nums[i] > 0:
            result.append(i + 1)
    return result

复杂度分析

哈希表方法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度，而原地修改方法的时间复杂度为 O(n)。哈希表方法的空间复杂度为 O(n)，因为我们需要额外的哈希表来存储元素。原地修改方法的空间复杂度为 O(1)，因为它没有使用任何额外的空间。

优缺点

哈希表方法易于理解和实现，但它需要额外的空间。原地修改方法不需要额外的空间，但它可能更难理解和调试。

结论

理解和解决算法问题是前端开发人员必备的一项技能。LeetCode 448 是一个经典的数组问题，通过解决它，您可以加深对数组操作、数据结构和算法复杂度的理解。本文探讨了两种最常见的解法，哈希表方法和原地修改方法，并分析了它们的优缺点。如果您想提高您的算法技能，我强烈建议您自己动手解决这个问题并探索不同的解法。