给一个长度为n的数组，数组取值为1~n，找出数组中没有出现过的1~n中的最小值 要求空间复杂度为O(1)

可以使用原地哈希的思想，遍历数组，将每个元素放到其对应的位置上（例如元素1应该放在数组下标0的位置上），如果对应位置已经有元素了，就交换两个元素。遍历完成后，再遍历一次数组，找到第一个位置上不对应的元素即为答案。

代码如下：

int findMissingNumber(int[] nums) {
    int n = nums.length;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        while (nums[i] != i + 1) {
            if (nums[i] <= 0 || nums[i] > n || nums[i] == nums[nums[i] - 1]) {
                break;
            }
            int temp = nums[i];
            nums[i] = nums[nums[i] - 1];
            nums[temp - 1] = temp;
        }
    }
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (nums[i] != i + 1) {
            return i + 1;
        }
    }
    return n + 1;
}

时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

相关问题

给一个长度为n的数组，数组取值为1~n，找出数组中没有出现过的1~n中的最小值

可以使用一个辅助数组来记录每个数字是否出现过，然后遍历辅助数组，找到第一个未出现的数字即可。

具体实现可以如下：

def find_missing_number(arr):
    n = len(arr)
    # 初始化辅助数组
    helper = [False] * (n+1)
    # 标记已出现的数字
    for num in arr:
        helper[num] = True
    # 找到第一个未出现的数字
    for i in range(1, n+1):
        if not helper[i]:
            return i
    # 如果数组中包含1~n的所有数字，则返回n+1
    return n+1

时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)，其中n为数组长度。

存在一个m*n的二维数组,其成员取值范围为0或1

存在一个m*n的二维数组，其成员取值范围为0或1。这个二维数组可以表示一个矩阵，其中的0和1可以代表不同的含义或状态。

如果这个二维数组表示一个图像，0可以表示黑色，1可以表示白色。通过改变二维数组中的元素值，可以实现对图像的编辑和处理，例如将黑色转换为白色，或者将白色转换为黑色。

如果这个二维数组表示一个地图，0可以表示海洋，1可以表示陆地。通过对二维数组中元素的修改，可以标记出陆地的位置，或者计算出海洋与陆地的分布情况。

如果这个二维数组表示一个迷宫，0可以表示墙壁，1可以表示可以通过的路径。通过对二维数组中元素的更改，可以创建、解决或修改迷宫的路径，用于寻找最短路径或其他相关问题的解决。

总之，这个m*n的二维数组可以用于表示各种不同的问题和情景，根据不同的需求，我们可以对其进行操作和修改，来达到解决问题或实现功能的目的。