本文主要是介绍【经典算法】LeetCode 136:只出现一次的数字(Java/C/Python3实现含注释说明,Easy),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
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目录
- 题目描述
- 思路及实现
- 方式一:使用异或运算(推荐)
- 思路
- 代码实现
- Java版本
- C语言版本
- Python3版本
- 复杂度分析
- 方式二:哈希表
- 思路
- 代码实现
- Java版本
- C语言版本
- Python3版本
- 复杂度分析
- 总结
- 相似题目
- 其他小知识
- 几个有趣的位操作
- 1. 利用或操作 | 和空格将英文字符转换为小写
- 2. 利用与操作 & 和下划线将英文字符转换为大写
- 3. 利用异或操作 ^ 和空格进行英文字符大小写互换
- 4. 加一
- 5. 减一
- 其他
- 标签(题目类型):位运算
题目描述
136. 只出现一次的数字
给你一个 非空 整数数组 nums ,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题,且该算法只使用常量额外空间。示例 1 :输入:nums = [2,2,1]
输出:1
示例 2 :输入:nums = [4,1,2,1,2]
输出:4
示例 3 :输入:nums = [1]
输出:1
提示:1 <= nums.length <= 3 * 104
-3 * 104 <= nums[i] <= 3 * 104
除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。
原题:
LeetCode: LeetCode 136
力扣 : 力扣 136
思路及实现
方式一:使用异或运算(推荐)
思路
利用异或运算的性质:任何数和0异或等于它本身,任何数和其自身异或等于0,异或运算满足交换律和结合律。因此,我们可以将数组中的所有数字进行异或运算,出现两次的数字会相互抵消,最终剩下的就是只出现一次的数字。
- 以[4,1,3,4,3]以例
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代码实现
Java版本
class Solution {public int singleNumber(int[] nums) {int x = 0;for (int num : nums) // 1. 遍历 nums 执行异或运算x ^= num;return x; // 2. 返回出现一次的数字 x}
}
说明: 通过遍历数组中的每个数字,并使用异或运算将结果保存在result变量中,最终返回result即可。
C语言版本
#include <stdio.h>int singleNumber(int* nums, int numsSize) {int x = 0;for (int i = 0; i < numsSize; i++) { // 1. 遍历 nums 执行异或运算x ^= nums[i];}return x; // 2. 返回出现一次的数字 x
}
说明: 使用for循环遍历数组,将每个元素与result进行异或运算,并更新result的值。
Python3版本
class Solution:def singleNumber(self, nums: List[int]) -> List[int]:x = 0for num in nums: # 1. 遍历 nums 执行异或运算x ^= num return x; # 2. 返回出现一次的数字 x
说明: Python中的实现与Java和C类似,使用for循环遍历数组,并通过异或运算找出只出现一次的数字。
复杂度分析
- 时间复杂度:O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。这是因为我们只需要遍历一次数组,对每个元素进行一次异或操作。
- 空间复杂度:O(1),因为我们只使用了常数个额外的变量来存储中间结果,与输入数组的大小无关。
方式二:哈希表
思路
使用哈希表记录每个数字出现的次数,最后找到出现次数为 1 的数字即为答案。
下面以HashMap为例,HashSet也是可以的
代码实现
Java版本
class Solution {public int singleNumber(int[] nums) {Map<Integer, Integer> counts = new HashMap<>();for (int num : nums) {counts.put(num, counts.getOrDefault(num, 0) + 1); // 统计每个数字出现的次数}for (int num : counts.keySet()) {if (counts.get(num) == 1) {return num; // 返回出现次数为 1 的数字}}return -1; //理论上不会到达这里}
}
说明:
创建一个哈希表 counts,用于存储每个数字出现的次数。
遍历数组 nums,统计每个数字出现的次数并更新到 counts 中。
遍历 counts,找到出现次数为 1 的数字并返回。
C语言版本
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>// 假设数字范围在 0 到 10000 之间,可以使用数组模拟哈希表
int singleNumber(int* nums, int numsSize) {int counts[10001] = {0};for (int i = 0; i < numsSize; i++) {counts[nums[i]]++; // 统计每个数字出现的次数}for (int i = 0; i < 10001; i++) {if (counts[i] == 1) {return i; // 返回出现次数为 1 的数字}}return -1; //理论上不会到达这里
}
说明
使用数组模拟哈希表,假设数字范围在 0 到 10000 之间。逻辑与 Java 版本类似。
Python3版本
class Solution:def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:counts = {}for num in nums:counts[num] = counts.get(num, 0) + 1 # 统计每个数字出现的次数for num, count in counts.items():if count == 1:return num # 返回出现次数为 1 的数字return -1 #理论上不会到达这里
说明:
复杂度分析
- 时间复杂度:O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。需要遍历一次数组进行计数,以及遍历哈希表查找出现次数为 1 的数字。
- 空间复杂度:O(n),最坏情况下哈希表需要存储所有不同的数字,空间复杂度为 O(n)。
总结
方式 | 优点 | 缺点 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 其他 |
---|---|---|---|---|---|
异或运算 | 代码简洁,效率高 | 不直观,需要理解异或运算的特性 | O(n) | O(1) | 适用于数字类型的题目 |
哈希表 | 思路直观,易于理解 | 空间复杂度较高,需要额外的存储空间 | O(n) | O(n) | 适用于各种数据类型的题目 |
相似题目
相似题目 | 难度 | 链接 |
---|---|---|
两个数组的交集 | 简单 | leetcode-349 |
数组中数字出现的次数 | 简单 | leetcode-136 |
只出现一次的数字 II | 中等 | leetcode-137 |
找出数组中消失的数字 | 简单 | leetcode-448 |
数组中重复的数据 | 简单 | leetcode-287 |
其他小知识
几个有趣的位操作
1. 利用或操作 | 和空格将英文字符转换为小写
('a' | ' ') = 'a'
('A' | ' ') = 'a'
2. 利用与操作 & 和下划线将英文字符转换为大写
('b' & '_') = 'B'
('B' & '_') = 'B'
3. 利用异或操作 ^ 和空格进行英文字符大小写互换
('d' ^ ' ') = 'D'
('D' ^ ' ') = 'd'
说明:
以上操作能够产生奇特效果的原因在于 ASCII 编码。ASCII 字符其实就是数字,恰巧空格和下划线对应的数字通过位运算就能改变大小写。
eg: 以1. 利用或操作 | 和空格将英文字符转换为小写为例
字符 ‘A’ 的 ASCII 值是 65。
字符 ’ '(空格)的 ASCII 值是 32。
按位或操作是这样的:
65 (二进制: 01000001)
|32 (二进制: 00100000)
97 (二进制: 01100001)
得到的结果 97 是字符 ‘a’ 的 ASCII 值。因此,‘A’ | ’ ’ 的结果是字符 ‘a’。
注意:
这种操作通常不用于处理文本或字符串,因为它依赖于字符的特定 ASCII 编码,并且可能会导致非预期的结果或难以理解的代码。在大多数情况下,处理字符和字符串时,应使用语言提供的字符串处理函数和操作符,而不是按位操作符。
4. 加一
int n = 1;
n = -~n;
// 现在 n = 2
5. 减一
int n = 2;
n = ~-n;
// 现在 n = 1
其他
技巧 | 技巧描述 | 示例 |
---|---|---|
技巧1 | 判断奇偶性 使用与运算符(&)和1进行位与运算,结果为0则为偶数,结果为1则为奇数 | int num = 5; boolean isEven = (num & 1) == 0; |
技巧2 | 交换两个数 使用异或运算符(^)进行交换两个数,不需要额外的临时变量 | int a = 3, b = 5; a = a ^ b; b = a ^ b; a = a ^ b; |
技巧3 | 取反操作 使用取反运算符(~)进行取反操作 | int num = 7; int result = ~num; |
技巧4 | 清除最低位的1 使用减一后进行与运算操作 | int num = 12; int result = num & (num - 1); |
技巧5 | 判断是否为2的幂 通过n与n-1进行与运算,结果为0则是2的幂 | int num = 16; boolean isPowerOfTwo = (num & (num - 1)) == 0; |
技巧6 | 位移操作 左移(<<)和右移(>>)操作进行位移运算 | int num = 8; int leftShifted = num << 1; int rightShifted = num >> 1; |
技巧7 | 判断两个数是否异号 通过异或运算符(^)进行判断两数的符号位是否相同 | int x = -1, y = 2; boolean isOpposite = ((x ^ y) < 0); |
说明:技巧7 判断两个数是否异号
利用的是补码编码的符号位。整数编码最高位是符号位,负数的符号位是 1,非负数的符号位是 0,再借助异或的特性,可以判断出两个数字是否异号。
当然,如果不用位运算来判断是否异号,需要使用 if else 分支,还挺麻烦的。你可能想利用乘积来判断两个数是否异号,但是这种处理方式容易造成整型溢出,从而出现错误。
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