1到n中减少了一个数，顺序被打乱，找出缺失的数

2013年的创新工场笔试考了：http://blog.csdn.net/huangxy10/article/details/8026464

而且应该还是一道经典的笔试面试题：http://fayaa.com/tiku/view/2/

在上面链接中，有人给出如下几种方法：

对于丢失一个数的情况： 
1）用1+2+...+n减去当前输入数据的总和。时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(1) 【容易溢出】

2）用12...*n除以当前输入数据的总积。时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(1) 【容易溢出】

3）用1^2^...^n的结果在逐个异或当前输入数据。时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(1)

4）对输入数据排序，然后从头到尾遍历一次。时间复杂度O(nlogn) 空间复杂度O(1)

5) 对输入数据进行Hash，然后从头到尾遍历一次。时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n)

第三种方法，个人认为是最为精妙的，因为相同的数取异或为0,0^0为0，所以最终按照该方法得到的数就是缺失的那个数。其算法复杂度准确的说为：Theta(2*n-1)。方法1和2，虽然简单，且时间复杂度和空间复杂度都不错，但可能因为n过大，存在溢出问题。4空间复杂度好，但是需要排序后再找，即使使用计数排序这种O(n)的排序方法（其实对于这道题，还是挺适合计数排序的），复杂度也是O（n）的样子。方法5使用哈希算一遍要theta(n)，再遍历一遍，其实也是Theta(2*n-1)。

后三种都能解决问题，第三种较好。

经过思考，我也给出了另外一种Theta(2*n-1)的算法（哎，本来以为是Theta((lgn)^2)的，不过算了一下还是Theta(2*n-1)的）：

对于从1~n的数，减少了一个数，存在数组a[n-1]中，并且顺序是乱的。

核心思想就是比较中位数位置和中位数元素的关系。基本思想是这样的，首先找到数组a[n-1]的中位数，如果发现中位数与该位置是相等的，则说明中位数放在了正确的位置，那么缺失的数肯定是要大于该中位数的（否则，中位数元素会比该位置大1），则缺失的数在中位数右侧。如果不相等的话，则缺失的数一定在中位数左边。确定了范围之后，再继续这样递归查找，直到查找结束，其实这个算法有点像二分法和中位数查找的结合。这样说可能不太明白，举个例子：

例如，现在是1~10这10个数，a[9]={5,8,6,2,3,4,1,9,10};缺的是7这个数，那么，这个数组如果排序的话应该是这样的：

{1,2,3,4,5,6,8,9,10}，p=1,q=9,中位数位置r=(p+q)/2=5,而中位数元素是"5"，二者相等，说明5在正确的位置，缺失的数一定比5大。注意，这时候算法已经将5摆在正确的位置。继续在大于5的数的序列中按此方法查找。

{6,8,9,10}  ，p=6,q=9,中位数位置r=(p+q)/2=7,而此时找到的中位数的元素是a[7]=8，二者不等，说明已经发现缺失的数，比8小。继续在左侧查找

这时候只剩下{6}，p=6,q=6,r=(p+q)/2=6,则发现a[6]=6，是相等的。缺失的数在哪？事实上，对于在正好结束时，如果存在中位数和中位数元素相等的时候，那么其实缺失的数就是最终结束的中位数右侧的数，即比该数大1的数。所以递归最后结束的条件是这样的。

    if(p==q) {
        if(a[p]==p) return p+1;  //如果当p=q查找结束的时候，发现a[p]与p相等，其实说明缺失的数正好是该数右边的数 
        else return p;           //如果不相等，则说明缺失的数正好是终止的位置的数（事实上，在这里a[p]>p） 
    }

#include 
#include 
#define N 10
#define NL 8   // NL为缺失的数 

void Swap(int *a, int *b){
    int tmp;
    tmp=*a;
    *a=*b;
    *b=tmp;
}

//快排中的划分函数  
int Partition(int *a, int p, int q){
    int i,j,x=a[q];
    for(i=p-1,j=p;jpos) return FindPos(a,p,r-1,pos);
    else return a[r]; 
}

//查找1-n中缺失的数 
int FindLost(int *a, int p, int q){
    if(p==q) {
        if(a[p]==p) return p+1;  //如果当p=q查找结束的时候，发现a[p]与p相等，其实说明缺失的数正好是该数右边的数 
        else return p;           //如果不相等，则说明缺失的数正好是终止的位置的数（事实上，在这里a[p]>p） 
    }
    int r=(p+q)/2;  //中位数位置 
    int realnum=FindPos(a,p,q,r);  //找到中位数位置实际的值 
    if(realnum == r) return FindLost(a,r+1,q);  //如果找到的真实的数与当前位置吻合，那么缺失的数一定在右侧
    else return FindLost(a,p,r-1);  //否则在左侧找；
} 

int main(){
    int i,j;  
    int a[N]={-1,5,8,6,2,3,4,1,9,10};    
    for(i=1;i

算法复杂度分析

时间复杂度：FindPos实际就是算法导论中给出的中位数查找（查找第n个最小值问题）的算法，其复杂度是theta(n)。之后，每次折半查找，算法复杂度=theta(n)+theta(n/2)+

theta(n/4)+……+theta(1)=theta(n*(1+1/2+1/4+1/lgn))=theta(n*(2-(1/2)^lgn))=theta(2n-1)（哎，折腾了半天，还是2n-1的），空间复杂度是O(1)。