这个方法名是一名网友给起的，很形象。简单理解就是，在一个数组中，将数值为 a 的元素放到索引为 a 的位置上去，这是一种降低空间复杂度的方法，在一些有条件限制的场景中非常适用。下面给两个力扣的例子进行详解。
练习题目1：
LCR 120. 寻找文件副本
设备中存有n个文件，文件id记于数组documents。若文件id相同，则定义为该文件存在副本。请返回任一存在副本的文件id。
示例 1：
输入：documents = [2, 5, 3, 0, 5, 0]
输出：0 或 5
提示：
0 ≤ documents[i] ≤ n-12
这里利用的是0 ≤ documents[i] ≤ n-1 这一点，所以我们可以把documents[i] 的值放到 索引为 documents[i] 的位置，而 documents[i] 位置原来的值则放到索引 i 处，相当于这两个位置上的值进行交换。如果在交换的过程中发现，将要放进去的位置原来的值和即将放进去的值相等，则说明这个数出现了两次。
class Solution(object):
def findRepeatDocument(self, documents):
# 先排序后匹配法：32ms, 21.1MB
# documents = sorted(documents)
# for i in range(len(documents) - 1):
# if documents[i] == documents[i+1]:
# return documents[i]
# 哈希法：32ms, 22.3MB
# num_set = set()
# for i in range(len(documents)):
# if documents[i] in num_set:
# return documents[i]
# else:
# num_set.add(documents[i])
# 原地哈希法：16ms, 19.8MB
i = 0
while i 练习题2：
41. 缺失的第一个正数
给你一个未排序的整数数组nums，请你找出其中没有出现的最小的正整数。
请你实现时间复杂度为O(n)并且只使用常数级别额外空间的解决方案。
示例 1：
输入：nums = [1,2,0]
输出：3
示例 2：
输入：nums = [3,4,-1,1]
输出：2
示例 3：
输入：nums = [7,8,9,11,12]
输出：1
提示：
1-2^31
这个是原地哈希 # 80ms, 20.4MB，空间占用少一些
class Solution(object):
def firstMissingPositive(self, nums):
n = len(nums)
i = 0
while i 0 and nums[i] 下面这个是先排序后查找，提交记录是：64ms, 21.1M，时间少一点
class Solution(obj服务器托管网ect):
def firstMissingPositive(self, nums):
n = len(nums)
nums = sorted(nums)
服务器托管网X = 1
for i in range(n):
if nums[i] == X:
X += 1
elif nums[i] > X:
break
return X服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
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