我让一个4岁的孩子来解决这个问题。他把数字分类，然后开始数。这有一个O(厨房地板)的空间要求，它的工作就像许多球丢失一样简单。

    //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++;
        }
    }

你可以试试布卢姆滤镜。将袋子中的每个数字插入到bloom中，然后遍历完整的1-k集，直到报告每个数字都没有找到。这可能不是在所有情况下都能找到答案，但可能是一个足够好的解决方案。

还有一种方法是使用残差图滤波。

假设数字1到4少了3。二进制表示如下:

1 = 001b, 2 = 010b, 3 = 011b, 4 = 100b

我可以创建一个像下面这样的流程图。

                   1
             1 -------------> 1
             |                | 
      2      |     1          |
0 ---------> 1 ----------> 0  |
|                          |  |
|     1            1       |  |
0 ---------> 0 ----------> 0  |
             |                |
      1      |      1         |
1 ---------> 0 -------------> 1

注意，流图包含x个节点，而x是比特数。最大边数是(2*x)-2。

因此，对于32位整数，它将占用O(32)空间或O(1)空间。

现在如果我从1,2,4开始移除每个数的容量那么我就剩下了一个残差图。

0 ----------> 1 ---------> 1

最后我将像下面这样运行一个循环，

 result = []
 for x in range(1,n):
     exists_path_in_residual_graph(x)
     result.append(x)

现在的结果是结果中包含的数字也没有缺失(假阳性)。但是当有k个缺失元素时，k <=(结果的大小)<= n。

我将最后一次检查给定的列表，以标记缺少或没有的结果。

所以时间复杂度是O(n)

最后，可以通过选取节点00、01、11、10而不是0和1来减少误报的数量(以及所需的空间)。

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。

您可能需要澄清O(k)的含义。

这里有一个任意k的简单解:对于你的数字集中的每一个v，将2^v相加。最后，循环i从1到n，如果和2^i按位和为零，则i缺失。(或者在数字上，如果和的底除以2^i是偶数。或者模2^(i+1) < 2^i

容易,对吧?O(N)时间，O(1)存储，支持任意k。

除了你在计算一个巨大的数字，在真正的计算机上，每个数字都需要O(N)个空间。事实上，这个解和位向量是一样的。

所以你可以很聪明地计算和，平方和和和立方体的和…直到v^k的和，然后用复杂的数学方法提取结果。但这些都是很大的数字，这就引出了一个问题:我们谈论的是哪种抽象的运作模式?O(1)空间中有多少是合适的，以及需要多长时间才能将所需大小的数字相加?