不确定，这是否是最有效的解决方案，但我会遍历所有条目，并使用bitset来记住，设置了哪些数字，然后测试0位。

我喜欢简单的解决方案，我甚至相信，它可能比计算和，或平方和等更快。

// Size of numbers
def n=100;

// A list of numbers that is missing k numbers.
def list;

// A map
def map = [:];

// Populate the map so that it contains all numbers.
for(int index=0; index<n; index++)
{
  map[index+1] = index+1;  
}

// Get size of list that is missing k numbers.
def size = list.size();

// Remove all numbers, that exists in list, from the map.
for(int index=0; index<size; index++)
{
  map.remove(list.get(index));  
}

// Content of map is missing numbers
println("Missing numbers: " + map);

一个可能的解决方案:

public class MissingNumber {
    public static void main(String[] args) {
        // 0-20
        int [] a = {1,4,3,6,7,9,8,11,10,12,15,18,14};
        printMissingNumbers(a,20);
    }

    public static void printMissingNumbers(int [] a, int upperLimit){
        int b [] = new int[upperLimit];
        for(int i = 0; i < a.length; i++){
            b[a[i]] = 1;
        }
        for(int k = 0; k < upperLimit; k++){
            if(b[k] == 0)
                System.out.println(k);
        }
    }
}

我们可以用O(log n)来做Q1和Q2。

假设我们的存储芯片由n个试管阵列组成。试管中的数字x用x毫升化学液体表示。

假设我们的处理器是一束激光。当我们点燃激光时，它垂直穿过所有的管子。每次它通过化学液体，光度就降低1。在某毫升处通过光是O(1)的运算。

现在如果我们在试管的中间点上激光就会得到光度的输出

等于预先计算的值(当没有数字缺失时计算)，则缺失的数字大于n/2。 如果我们的输出更小，那么至少有一个小于n/2的数字缺失。我们也可以检查光度是否降低了1或2。如果它减少1，那么一个缺失数小于n/2，另一个大于n/2。如果它减2，那么两个数都小于n/2。

我们可以一次又一次地重复上述过程，缩小我们的问题域。在每一步中，我们将定义域缩小一半。最后我们可以得到结果。

值得一提的是并行算法(因为它们很有趣)，

sorting by some parallel algorithm, for example, parallel merge can be done in O(log^3 n) time. And then the missing number can be found by binary search in O(log n) time. Theoretically, if we have n processors then each process can check one of the inputs and set some flag that identifies the number(conveniently in an array). And in the next step each process can check each flag and finally output the number that is not flagged. The whole process will take O(1) time. It has additional O(n) space/memory requirement.

请注意，如上所述，上面提供的两个并行算法可能需要额外的空间。

这可能听起来很愚蠢，但是，在第一个问题中，你必须看到袋子里所有剩下的数字，然后用这个方程把它们加起来，找到缺失的数字。

既然你能看到所有的数字，那就找出少了的那个数字。当缺少两个数字时也是如此。我觉得很简单。当你看到袋子里剩下的数字时，用方程就没有意义了。

这里有一个解决方案，使用k位额外的存储空间，没有任何聪明的技巧，只是简单。执行时间O (n)，额外空间O (k)。只是为了证明这个问题可以解决，而不需要先阅读解决方案或成为天才:

void puzzle (int* data, int n, bool* extra, int k)
{
    // data contains n distinct numbers from 1 to n + k, extra provides
    // space for k extra bits. 

    // Rearrange the array so there are (even) even numbers at the start
    // and (odd) odd numbers at the end.
    int even = 0, odd = 0;
    while (even + odd < n)
    {
        if (data [even] % 2 == 0) ++even;
        else if (data [n - 1 - odd] % 2 == 1) ++odd;
        else { int tmp = data [even]; data [even] = data [n - 1 - odd]; 
               data [n - 1 - odd] = tmp; ++even; ++odd; }
    }

    // Erase the lowest bits of all numbers and set the extra bits to 0.
    for (int i = even; i < n; ++i) data [i] -= 1;
    for (int i = 0; i < k; ++i) extra [i] = false;

    // Set a bit for every number that is present
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        int tmp = data [i];
        tmp -= (tmp % 2);
        if (i >= even) ++tmp;
        if (tmp <= n) data [tmp - 1] += 1; else extra [tmp - n - 1] = true;
    }

    // Print out the missing ones
    for (int i = 1; i <= n; ++i)
        if (data [i - 1] % 2 == 0) printf ("Number %d is missing\n", i);
    for (int i = n + 1; i <= n + k; ++i)
        if (! extra [i - n - 1]) printf ("Number %d is missing\n", i);

    // Restore the lowest bits again.
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        if (i < even) { if (data [i] % 2 != 0) data [i] -= 1; }
        else { if (data [i] % 2 == 0) data [i] += 1; }
    }
}