假设一个ArrayList对象(myList)被这些数字填充，其中x和y两个数字缺失。所以可能的解决方案是:

int k = 1;
        while (k < 100) {
            if (!myList.contains(k)) {
                System.out.println("Missing No:" + k);
            }
            k++;
        }

一种方法是对质数101取模。

计算并存储整数1到100的乘积，对该数字取101的模。小外显:结果是1。

计算并存储所有数字1到100的和，对结果对101进行模运算。小exo:结果是0。

现在假设袋子里的数字x和y都被拿走了。

求包里所有东西对101模的乘积和。这样我就知道的值

A = x+y和 b = x * y

modulo 101。

现在很容易求出x和y对101的模(求解含有101个元素的有限域上的二次多项式)。

现在你知道了x和y对101的模。但是因为你知道x和y都小于101，所以你知道它们的真实值。

等一下。正如问题所述，袋子里有100个数字。无论k有多大，问题都可以在常数时间内解决，因为您可以使用一个集合，并在最多100k次循环迭代中从集合中删除数字。100是常数。剩下的数就是你的答案。

如果我们将解推广到从1到N的数字，除了N不是常数外，没有什么变化，所以我们在O(N - k) = O(N)时间内。例如，如果我们使用位集，我们在O(N)时间内将位设置为1，遍历这些数字，将位设置为0 (O(N-k) = O(N))，然后我们就得到了答案。

It seems to me that the interviewer was asking you how to print out the contents of the final set in O(k) time rather than O(N) time. Clearly, with a bit set, you have to iterate through all N bits to determine whether you should print the number or not. However, if you change the way the set is implemented you can print out the numbers in k iterations. This is done by putting the numbers into an object to be stored in both a hash set and a doubly linked list. When you remove an object from the hash set, you also remove it from the list. The answers will be left in the list which is now of length k.

你可以通过阅读Muthukrishnan的几页-数据流算法:谜题1:寻找缺失的数字来找到它。它准确地显示了您正在寻找的泛化。也许这就是面试官读到的内容，也是他提出这些问题的原因。

还请参阅sdcvvc的直接相关答案，其中还包括伪代码(万岁!没有必要阅读那些棘手的数学公式:)(谢谢，干得好!)

    //sort
    int missingNum[2];//missing 2 numbers- can be applied to more than 2
    int j = 0;    
    for(int i = 0; i < length - 1; i++){
        if(arr[i+1] - arr[i] > 1 ) {
            missingNum[j] = arr[i] + 1;
            j++;
        }
    }

对于Q2，这是一个比其他解决方案效率更低的解决方案，但仍然有O(N)个运行时和O(k)个空间。

这个想法是运行原始算法两次。在第一个例子中，你得到了缺失的总数，这给了你缺失数字的上界。我们称这个数为N，你知道这两个数的和是N，所以第一个数只能在[1,floor((N-1)/2)]区间内，而第二个数将在[floor(N/2)+1,N-1]区间内。

因此，再次循环所有数字，丢弃第一个间隔中不包括的所有数字。你可以记录它们的和。最后，你将知道丢失的两个数字中的一个，进而知道第二个数字。

我有一种感觉，这种方法可以被推广，也许在一次输入传递期间，多个搜索可以“并行”运行，但我还没有弄清楚如何做到这一点。