在解决LeetCode中的“寻找缺失的数字”问题时，我们需要编写Java代码，通过算法高效地找出一个整数序列中缺失的数字。该问题通常给出一个包含n个元素的整数数组，其中包含从0到n的整数，但有一个数字是缺失的。我们的任务是找出这个不在数组中的数字。
要解决这个问题，有多种算法策略。一种直接的方法是将数组排序后遍历一遍，比较每个数字和其索引是否匹配。由于数组是无序的，我们需要对数组先进行排序，排序的时间复杂度为O(nlogn)，然后遍历数组查找不匹配的索引和元素，这个步骤的时间复杂度为O(n)，因此总体时间复杂度是O(nlogn)。
然而，更高效的方法是利用数学性质。考虑到数组元素的和与从0到n所有数字的和的差值即是缺失的数字。0到n所有数字的和可以通过求等差数列和公式S = n*(n+1)/2来计算，而数组元素的和可以通过循环累加得到。这样，我们就可以在O(n)时间内得到答案。这种方法不需要排序，因此更加高效。
实现的Java代码大致如下：
```java
public int findMissingNumber(int[] nums) {
int n = nums.length;
int totalSum = n * (n + 1) / 2;
int arraySum = 0;
for (int num : nums) {
arraySum += num;
}
return totalSum - arraySum;
}
```
这段代码通过计算等差数列的和，再减去数组实际元素的和，直接找出缺失的数字。这种方法简单高效，适用于需要快速找出序列中缺失数字的场景。
另外，也可以采用位运算的方法来解决这个问题。位运算通过XOR操作（亦或）来实现。异或操作有一个特性：任何数和自己做异或操作结果为0，任何数和0做异或操作结果为自己。因此，如果我们将数组中所有索引与对应的数字进行异或，然后再与从0到n的数字进行异或，最终的结果即为缺失的数字，因为缺失的那个数字没有与它对应的索引进行异或操作。这种方法的时间复杂度同样是O(n)，空间复杂度为O(1)。
对应的Java代码实现如下：
```java
public int findMissingNumberBitwise(int[] nums) {
int n = nums.length;
int xor = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
xor = xor ^ i ^ nums[i];
}
return xor ^ n;
}
```
这段代码利用异或运算的性质，巧妙地找出缺失的数字。通过这种方法可以不需要额外的空间，且避免了排序，提高了执行效率。
以上两种方法都是解决“寻找缺失的数字”问题的有效手段，我们可以根据具体情况选择合适的算法来实现。
