如果原來的陣列無序，那麼hash O(n)

https://www.lintcode.com/problem/missing-number/description

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: An array of integers
     * @return: An integer
     */
    int findMissing(vector<int> &nums) {
 
        // if (nums[nums.size()-1] == nums.size() - 1) return nums.size();
        // int l = 0, r = nums.size() - 1, mid = 0;
        // while (l < r) {
        //     mid = l + (r - l) >> 1;
        //     if (nums[mid] != mid && ( mid == 0 || (mid && nums[mid - 1] == mid - 1 ) )) return mid;
        //     if (nums[mid] == mid) {
        //         l = mid + 1;
        //     } else {
        //         r = mid - 1;
        //     }
            
        // }
        // return l;
    
        vector<int> hash(nums.size() + 1, 0);
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            hash[ nums[i] ] = 1;
        }
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if (!hash[i] ) return i;
        }
        
        return nums.size();
    }
};
 

如果原來的陣列有序

二分 O(log n)  停止條件是l<=r，如果只是l < r 相當於預設l == r的時候一定是符合條件的.... 可以在看下書P267的程式碼

    int findMissing(vector<int> &nums) {
 
        // if (nums[nums.size()-1] == nums.size() - 1) return nums.size();
        int l = 0, r = nums.size() - 1, mid = 0;
        while (l <= r) {
            mid = l + (r - l) >> 1;
            if (nums[mid] != mid && ( mid == 0 || (mid && nums[mid - 1] == mid - 1 ) )) return mid;
            if (nums[mid] == mid) {
                l = mid + 1;
            } else {
                r = mid - 1;
            }
            
        }
        return l;
    
        // vector<int> hash(nums.size() + 1, 0);
        // for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
        //     hash[ nums[i] ] = 1;
        // }
        // for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
        //     if (!hash[i] ) return i;
        // }
        
        // return nums.size();
    }
};