算法1

(直接遍历)

本来这么简单的题不打算写题解，但是看了其他人题解发现很多人可能被yxc大佬的视频带沟里去了。yxc大佬的思路就是先求出前n个数的和，再减去所有的数，每个数至少遍历一次，复杂度为O（n）。
其实可以发现，在没有缺失数的时候向量的下标和值是相等的，所以找到第一个不等的直接返回下标即可，完全不用遍历完所有的数。（其实这种办法一开始就被我摒弃了，因为线性复杂度还是高了，完全可以二分有木有）。

时间复杂度分析：最坏情况下O（n）

C++ 代码

class Solution {
public:
    int getMissingNumber(vector<int>& nums) {
        int i,n = nums.size();
        for(i = 0;i < n;i++){
            if(nums[i] != i) return i;
        }
        return i;
    }
};

算法2

(二分法)

二分法。经常会出现的问题是边界情况以及出现死循环或者各种细节没处理好导致错误。

边界情况一般是元素个数为0或者1的情况。对于本题，如果向量为空，则说明0被删了；如果向量只有一个数，那么原本0-1删掉一个剩下一个，则说明1 - nums[0]被删了。只有一个元素的情况很容易在二分判断条件l < r下被漏掉。

二分写法较多，但是不同题目需要特定的二分，稍不留神就会出错。本题而言，如果某个数下标等于值，那么这个数左边肯定没有缺失的数，此时l = mid + 1，（注意二分的写法，不管l = mid还是mid + 1，l的值都会改变），如果不等，则r = mid，就不减一了，等待mid来改变r的值，因为这样一来r指向的始终是下标不等于值的数，等到二分结束，nums[r] - 1即是缺失的数。
感谢大佬们的提醒，代码已做修改。当序列本身已是有序的情况下，缺失的就是最后一个数+1。此时二分情况下的r会始终不做移动，导致出错，已修改了边界条件。

时间复杂度分析：O（logn）

C++ 代码

class Solution {
public:
    int getMissingNumber(vector<int>& nums) {
        int l = 0,r = nums.size() - 1;
        if(r < 0)   return 0;
        if(r == nums[r])  return r + 1;
        while(l < r){
            int mid = l + r >> 1;
            if(nums[mid] == mid)    l = mid + 1;
            else    r = mid;
        }
        return nums[r] - 1;
    }
};