LeetCode 260. Single Number III (只出现一次的数字 III)

本文介绍了LeetCode题目260. SingleNumberIII的三种解题方法,包括遍历数组、位运算和哈希表。其中,位运算方法通过异或操作高效地找出数组中仅出现一次的两个数,避免了排序和额外空间的使用,具有较高的时间和空间效率。

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目录

题目地址

原题目

方法一  遍历数组

解题过程

代码实现

复杂度分析

方法二  位运算

解题过程

代码实现

复杂度分析

方法三  哈希表


题目地址

260. Single Number III

原题目

 

方法一  遍历数组

看到 Single Number III,首先想到了之前做过的 Single Number,知道用位运算应该会更好的解决问题,可惜想了很久也没有头绪,只能先用笨方法挨个遍历去解决。

解题过程

  1. 先给数组排序,使得两个相同的数挨在一起
  2. 遍历数组,比较相邻的两个数 nums[i]  nums[i+1] 是否相同,相同则跳过这两个数继续遍历
  3. 如果这两个数不同,说明第一个数nums[i] 是Single Number,用left记录其位置
  4. 在比较第二个数nums[i+1] 与第三个数 nums[i+2]是否相同,不同则说明第二个数nums[i+1]也是单独出现的数,返回这两个数结束遍历
  5. 相同则说明第二个数nums[i+1] 与第三个数 nums[i+2]不是Single Number,跳过继续遍历

代码实现

class Solution {
    public int[] singleNumber(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        int left =-1;
        for(int i=0;i<nums.length;i+=2){
            // 遍历到了最后一个元素,则它一定是 Single Number
            if(i >=nums.length-1 || nums[i]!=nums[i+1]){
                // 判断是否已经找到了第一个 Single Number
                if(left==-1){
                    left = i;
                    // 一直到了最后第二个元素还没有找到任何一个 Single Number,
                    // 则最后两个元素一定都是 Single Number
                    if(i >=nums.length-2 || nums[i+1]!=nums[i+2]){
                        return new int[]{nums[i],nums[i+1]};
                    }
                }else{
                    return new int[]{nums[left],nums[i]};
                }
                // 只有第一个元素nums[i]是 Single Number 时,连续跳过三个元素
                i++;
            }
        }
        return new int[2];
    }
}

复杂度分析

时间复杂度:O(n*logn) 快速排序( +O(n) 的时间遍历输入数组)。
空间复杂度:快速排序 O(logn)。

方法二  位运算

然后找到了位运算的解法 >> 数组中不重复的两个元素   

                                         >> 异或运算

解题过程

  1. 全部元素异或消掉出现两次的数字,则异或结果diff 等于两个Single Number的异或结果
  2. 两个不相等的元素至少有一位存在位级不同,通过diff &= -diff 得到出 diff 最右侧不为 0 的位(即lowbit(diff) ),也就是不存在重复的两个元素在位级表示上的最低位,利用这一位就可以将两个元素区分开来。
  3. 将所有元素分为两组,一组在此位上是 0,另一组在此位上是 1,而且出现两次的相同数字肯定在同一组
  4. 同一组的元素再异或消掉同出现两次的数字,剩下的就是各自的Single Number
  5. 返回两组各自的Single Number

lowbit函数来源于树状数组,其含义是得到该数的二进制从右往左第一个非0位所表示的10进制数。
lowbit 的常用计算方法是 x&(-x) ,x&(-x) 是保留位中最右边的1 ,且将其余的1 设为 0 的方法。
-x = (~x)+1 // 即 补码等于反码加一

例如:

6=0110

变为反码后为 0001

再加一为 0010 即它的补码

lowbit(6) = 0110 & 0010 = 0010 = 2

代码实现

public int[] singleNumber(int[] nums) {
        int diff = 0;
        // 全部元素异或消掉出现两次的数字
        for (int num : nums) {
            diff ^= num; 
        }
        // 寻找lowbit(diff),这两个数在此位上必然一个是 1 ,一个是 0
        diff &= -diff;  
        int[] ret = new int[2];
        for (int num : nums) {
            // 将所有元素分为两组,一组在此位上是 0,另一组在此位上是 1,而且出现两次的数字肯定在同一组
            // 同一组的元素再异或消掉同出现两次的数字,剩下的就是只出现一次的
            if ((num & diff) == 0){
                ret[0] ^= num; 
            } else { 
                ret[1] ^= num; 
            }
        }
        return ret;
    }

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(N)的时间遍历输入数组。

  • 空间复杂度:O(1)。

浏览LeetCode提交后的执行用时分布图表发现优化的位运算代码:

class Solution {
    public int[] singleNumber(int[] nums) {
        if(nums==null || nums.length<2)
            return new int[0];
        // 所有元素异或
        int diff=0;
        for(int num:nums) diff^=num;

        // 求lowbit(diff)
        int mask=diff&(-diff);

        int x=0;
        for(int num:nums){
            // lowbit位上为1的Single Number
            if((num & mask)!=0)
                x^=num;
        }
        // 所有元素异或结果与lowbit位上为1的Single Number异或得到另一个Single Number
        return new int[]{x,diff^x};
    }
}

方法三  哈希表

力扣的一个题解,也是一种比较复杂的方法

来源:只出现一次的数字 III

public int[] singleNumber(int[] nums) {
    Map<Integer, Integer> hashmap = new HashMap();
    for (int n : nums)
      hashmap.put(n, hashmap.getOrDefault(n, 0) + 1);

    int[] output = new int[2];
    int idx = 0;
    for (Map.Entry<Integer, Integer> item : hashmap.entrySet())
      if (item.getValue() == 1) output[idx++] = item.getKey();

    return output;
  }

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(N)。
  • 空间复杂度:O(N),哈希表所使用的空间。
LeetCode的第260题中,题目被称为“只有一个公共元素的数组 II”。这是一道关于数组操作的数据结构和算法题目。给定两个已经排序的整数数组 nums1 和 nums2,你需要找出它们之间的一个共同的元素,这个元素在每个数组中都只出现一次。 该问题的目标是找到这样的一个公共元素,并返回它的值。例如,如果nums1 = [1, 2, 2, 4] 和 nums2 = [2, 2, 8, 10],那么唯一的公共单次出现的元素是2。 为了解决这个问题,你可以采用一种类似于双指针的方法。从两个数组的起始位置开始遍历,每次比较当前指针对应的元素。如果元素相等且在各自的数组中都是第一次出现(即前一个出现的位置比当前位置大),就将这个元素添加到结果中并继续向后移动指针。如果遇到不同的元素,则移动较小的那个指针的所在数组的指针。 Python 或 C++ 等语言中,可以实现一个循环或者递归的解决方案,直到找到共同的单次出现元素或遍历完其中一个数组。这里是一个简单的 Python 示例: ```python def singleNumber(nums1, nums2): i, j = 0, 0 count = {} while i < len(nums1) and j < len(nums2): if nums1[i] not in count or nums2[j] not in count: count[nums1[i]] = 1 i += 1 elif nums2[j] not in count: count[nums2[j]] = 1 j += 1 else: del count[nums1[i]] del count[nums2[j]] i += 1 j += 1 # 如果有一个数组没遍历完,剩下的最后一个元素就是公共唯一元素 return list(count.keys())[0] if i < len(nums1) else list(count.keys())[-1] ```
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