2日前のアルゴリズムインタビューを見て、質問を書いて直接投稿しました！
この種の処理は、実際にはJavaで直接新しいリストを生成し、それを直接削除するためです。
List<Integer> list = Stream.iterate(1, n -> n + 1).limit(100).collect(Collectors.toList());
list.remove(list.indexOf(33)); //这里我也想直接写33的，但是数字的话list会自动识别为下标，只能加一层了
List<Integer> newList = Stream.iterate(1, n -> n + 1).limit(100).collect(Collectors.toList());
newList.removeAll(list);
System.out.println("数字："+JSONArray.toJSONString(newList));
実行後はほとんど問題ありません。出力は数値の配列であり、欠落している数値です。
自分で見つけたい場合は、そのアイデアについて話してください。
欠落している値を見つけるための最も簡単な方法はトラバースすることですが、このアルゴリズムの複雑さはO（n）です。一般に、アルゴリズムを作成するときは、できるだけ複雑さを減らすようにしてください。数を推測すると想像してみてください。しかし、その大きさがわからない場合は、通常、数の範囲を半分に減らして、最終的に数を見つけます。このようにして、数の計算速度は次のようになります。データの複雑さはO（lgN）のみです。同様に、同様の方法を使用して、この存在しない番号を見つけることができます。
1〜100の配列を生成してから、1つ削除します
List<Integer> list = Stream.iterate(1, n -> n + 1).limit(100).collect(Collectors.toList());
list.remove(list.indexOf(i));欠落している番号を見つける方法を定義します。
/**
*
* @param numList 缺少数字的数组
* @param min 数组的最小值
* @param max 数组的最大值
* @param initSize 不缺失的话数组的长度（比如1-100应该有100个数。initSize 就是100）
* @return
* @throws Exception
*/
public static Integer findNum(List<Integer> numList,Integer min,Integer max ,Integer initSize) throws Exception{
// 数组为空，直接返回min，相当于就一个数的数组，还少了一个数，应该不存在这种，方法会做处理
if(numList.size() == initSize){
return min;
}
// 数组缺少数字，size肯定是小于initSize 的，如果大于，肯定是有问题了
if(numList.size()> initSize){
throw new Exception("数组个数大于传递个数，缺失暂时无法计算！");
}
Integer minNum = numList.get(0); // 获取数组实际的最小值
Integer maxNum = numList.get(numList.size() - 1); // 获取数组实际的最大值
//对比，不一样的话直接返回最小值或者最大值
if(min != minNum){
return min;
}
if(max != maxNum){
return max;
}
//数组个数奇数偶数区分，奇数偶数肯定有不同的处理逻辑
int midNum ; // 中间的那个值，奇数组与偶数组定义不同
boolean flag = false;// 数组个数是不是偶数
if((initSize)%2==0){
midNum = (maxNum + minNum) / 2;
flag = true;
} else {
midNum = (maxNum + minNum) / 2;
}
// 中间的那个值为空，直接返回，说明缺少这个中间数
int i = numList.indexOf(midNum);
if(i == -1){
return midNum;
}
if(flag){// 偶数个数的数组处理
// 从第一个到中位数 数组
List<Integer> preList = numList.subList(0, numList.indexOf(midNum)+1);
if(preList.size() != initSize/2){ //数组长度不是initSize的一半，说明缺少数字，递归查询
return findNum(preList,minNum,midNum,initSize/2);
}
// 同理，处理后半段
List<Integer> nextList = numList.subList(numList.indexOf(midNum)+1,numList.size());
if(nextList.size() != initSize/2){
return findNum(nextList,midNum+1,maxNum,initSize/2);
}
} else {
//奇数数组处理，取中位数前一位数字，应该等于中位数减一
Integer midPreNum = numList.get(numList.indexOf(midNum) - 1);
if(midPreNum != (midNum-1)){
return midNum -1;
}
// 同理，取中位数后一位数字
Integer midNextNum = numList.get(numList.indexOf(midNum) + 1);
if(midNextNum != (midNum+1)){
return midNum + 1;
}
//移除中位数
numList.remove(numList.indexOf(midNum));
// 取前半段处理，然后递归
List<Integer> preNumList = numList.subList(0, numList.indexOf(midPreNum)+1);
if(preNumList.size() < initSize/2){
return findNum(preNumList,min,midPreNum,initSize/2);
}
// 取后半段处理，然后递归
List<Integer> nextNumList = numList.subList(numList.indexOf(midPreNum)+1,numList.size());
if(nextNumList.size() < initSize/2){
return findNum(nextNumList,midNextNum,max,initSize/2);
}
// 找不到的话就是没有缺少喽
System.out.println("数组不缺少值！！");
}
return null;
}以下にメソッドテストを記述します。
public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int i = 1; i <=100; i++) {
List<Integer> list = Stream.iterate(1, n -> n + 1).limit(100).collect(Collectors.toList());
list.remove(list.indexOf(i));
Integer num = findNum(list, 1, 100, 100);
if(i != num){
System.out.println("num:"+i);
}
}
System.out.println("测试通过~~");
}
1〜100のすべての数値をテストして、実行結果を確認します。
测试通过~~
Process finished with exit code 0アルゴリズムはテストに耐えることができます。アルゴリズムのアイデアを考えるのは難しいことではありませんが、実装すると本当に面倒です。それを書くのに50分かかり、次に実行してデバッグするのに20分以上かかりました、そしてそれは消えました1時間以上。。アルゴリズムは今でも最も詳細志向で時間のかかるものです、ハハ。。