找到丢失的矩形点？如何降低此代码的时间复杂度？

要找到丢失的矩形点，首先需要明确矩形点是指矩形的四个顶点，丢失的矩形点指的是在给定的一组点中，矩形的某个顶点缺失。

为了找到丢失的矩形点，可以使用以下方法：

1. 遍历给定的点集，统计每个点出现的次数。由于矩形的每个顶点都会出现两次，而丢失的顶点只会出现一次，因此可以通过统计次数为1的点来找到丢失的顶点。
2. 将出现次数为1的点进行分类，根据其位置可以将其分为左上、左下、右上、右下四个分类。可以通过比较点的x和y坐标来确定其所属的分类。
3. 对于每个分类，根据已知的顶点可以判断出丢失的顶点应该在哪个象限内。例如，对于左上分类，丢失的顶点应该在其右下方。
4. 在确定了丢失的顶点所在的象限后，可以进一步筛选出可能的丢失顶点的范围。例如，对于左上分类，丢失的顶点的x坐标应该大于已知顶点的x坐标，并且y坐标应该小于已知顶点的y坐标。
5. 根据筛选后的范围，在给定的点集中搜索可能的丢失顶点。可以通过遍历点集，在筛选后的范围内查找符合条件的点。

降低上述代码的时间复杂度可以采用以下优化方法：

1. 使用哈希表来统计点的出现次数。哈希表的查找时间复杂度为O(1)，可以提高统计点次数的效率。
2. 对于分类和筛选过程，可以使用空间换时间的方式，事先创建四个存储点的列表。遍历点集时，根据其位置直接将点添加到对应的列表中，而不再进行比较和判断。
3. 在进行搜索时，可以使用二分查找等高效的查找算法来替代线性搜索，进一步降低时间复杂度。

综上所述，通过以上方法可以找到丢失的矩形点并降低代码的时间复杂度。