在未排序的整数数组找到最小的缺失正整数

🎁👉点击进入文心快码 Baidu Comate 官网，体验智能编码之旅，还有超多福利！🎁

【大厂面试真题】系列，带你攻克大厂面试真题，秒变offer收割机！

❓今日问题：在未排序的整数数组找到最小的缺失正整数

❤️一起看看文心快码Baidu Comate给出的答案吧！如果这个问题你也会，也可以在评论区写出你的答案哦～

@Comate

为了找到未排序整数数组中的最小缺失正整数，同时满足时间复杂度为 O(n) 和空间复杂度为 O(1) 的要求，我们可以使用原地哈希的方法。这个方法主要基于以下思路：

忽略非正整数：由于我们要找的是最小的缺失正整数，因此可以忽略数组中的所有非正整数（即负数和零）。

原地哈希：我们将数组中的每个正整数 x 放到数组索引为 x-1 的位置上（如果 x 在数组范围内）。例如，如果数组中有一个值为 3 的元素，我们尝试将它放到索引 2 的位置上。这个过程可能涉及到多次交换，因为原本在索引 2 的位置上可能有其他的数。

寻找缺失的数：在进行了原地哈希之后，我们遍历数组，第一个不满足“数组索引加 1 等于数组值”的位置对应的“索引加 1”就是最小的缺失正整数。如果所有位置都满足这个条件，那么最小的缺失正整数就是数组长度加 1。

下面是这个算法的 Python 实现：

def find_smallest_missing_positive(nums):

n = len(nums)

第一步：原地哈希

for i in range(n):

while 1 <= nums[i] <= n and nums[nums[i] - 1] != nums[i]:

交换位置，将 nums[i] 放到它应该在的位置上

nums[nums[i] - 1], nums[i] = nums[i], nums[nums[i] - 1]

第二步：寻找缺失的数

for i in range(n):

if nums[i] != i + 1:

return i + 1

如果数组是完整的（1, 2, 3, ..., n），则返回 n + 1

return n + 1

示例

nums = [3, 4, -1, 1, 2, 5, 7]

print(find_smallest_missing_positive(nums))  # 输出应为 6

在这个示例中，数组 [3, 4, -1, 1, 2, 5, 7] 经过原地哈希后，正整数会尽可能地被放到它们“正确”的位置上。最终，我们发现索引 5 的位置上的数是 7，而不是应该的 6，因此 6 就是最小的缺失正整数。

📮 如果您有企业解决方案的相关疑虑，可以通过👉百度文心快码企业服务咨询问卷填写信息，我们会尽快安排专业人员与您取得联系！

🎁👉点击进入文心快码 Baidu Comate 官网，体验智能编码之旅，还有超多福利！🎁