題目使這樣的：請設計一個高效演算法，查詢陣列中未出現的最小正整數。

給定一個整數陣列A，請返回陣列中未出現的最小正整數。

測試樣例：

[-1,2,3,4]

返回1

一看到這個題目我想到的是用另外的一個數組B，長度為A的長度+1，來儲存遍歷陣列A的數的值。 if(A[i] == i+1)  B[i+1] = A[i]。然後遍歷陣列B,出現空缺的地方即是最小未出現的正整數。但是假如要求額外空間複雜度為O(1)，那就沒辦法了。有的人會想到排序，但是排序最好需要O(nlog2n)的時間複雜度。如果要求時間複雜度為O(n)，並且空間複雜度為O(1)，那麼要怎麼做呢？這方法是我在牛客網上看到的。聽完之後，感覺特別不可思議，實在是太厲害了。在我的理解裡，這是一種正向和逆向結合的思想。從前往後和從後往前不停地進行，理想情況和實際情況實時地更新，最後的臨界點必然是兩者相等。

在這個演算法裡，有兩個額外變數。一個是match,初始值為0。用來標記從正整數1開始已經連續出現的正整數個數。比如說[3, 5, 2, 1, 6] 出現的連續正整數序列為{1 2 3 }，所以match= 3；還有一個變數是maxMatch，初始值是整個陣列的長度，因為陣列在沒遍歷之前，無法得知其中的元素，所以看作是最理想的情況：裡面的數剛好是1到n。

說了兩個變數之後，便是演算法的部分了。

首先從第0位置開始，如果A[0]=match+1;那麼說明出現了下一個連續的正整數，所以match++;

如果A[0] != mach+1,那麼有幾種情況。

第一種情況是，A[0]<=match,那麼這個值是我們不需要的，因為match之前的正整數已經出現了。所以這時候剩下的數最多能使match的值達到maxMatch-1,因為這個無效的元素，需要佔用一個位置。同理如果A[0]>maxMatch,這個值也是不需要的，maxMatch-1；還有就是如果這個數在match和maxMatch的範圍之內，我們需要判斷這個數應該在的位置上，是否已經有了這個數。比如說A[0]=3,那麼我們只需要比較A[2]位置上是否是3，如果是那麼這個數也不是我們需要的，這是maxMatch-1;以上幾種情況都是遍歷的位置上的數是不需要的，那麼我們應該把後面的數調到這個位置上，進行重新搜尋。

還有一種情況就是 match+1<A[0]<=maxMatch，並且A[0]應該在的位置上的數不是A[0]，那麼這個數就是我們可能需要的，所以把它放在它應該在的位置。比如說[3, 5, 2, 1, 6]，3應該在的位置是2，A[2]上的數字是2，不等於3.所以3應該放在2的位置。這時我們應該交換兩個數的位置A[0] <=> A[2];

這樣一直搜尋下去，最終便是達到臨界點，然後結束搜尋。最終的結果便是match+1;

public static int firstMissingPosition(int[] nums) {
		 	if(null == nums){
	            throw new NullPointerException("輸入的陣列為空...");
	        }else if(0 == nums.length){
				return 1;
			}
	        
	        int match = 0;
		    int maxMatch = nums.length;
		    
		    while(match<maxMatch){
			    if(nums[match]==match+1){
			    	match++;
			    }else if(nums[match]<=match || nums[match]>maxMatch || nums[nums[match]-1] == nums[match]){
			    	maxMatch--;
			    	nums[match] = nums[maxMatch];
			    }else {
					int temp = nums[match];
					nums[match] = nums[temp-1];
					nums[temp-1] = temp;
				}
		    }
		   return match+1;
	    }