Lintcode 落单的数 II

本文介绍了一种高效算法,用于从大量数据中找出仅出现一次的数字,其余数字均出现三次。通过统计所有数字二进制表示中每位1的数量,并利用这些计数来重构目标数字。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给出3*n + 1 个的数字,除其中一个数字之外其他每个数字均出现三次,找到这个数字。

样例

给出 [1,1,2,3,3,3,2,2,4,1] ,返回 4

挑战 

一次遍历,常数级的额外空间复杂度

分析:

三个数相同,则我们将每一个数的二进制中对应位的1的个数都加起来放在数组numberofOne中,然后对数组每一个元素%3则得到单个数的二进制表示,然后求出该二进制的十进制返回函数即可。

class Solution {
public:
	/**
	 * @param A : An integer array
	 * @return : An integer 
	 */
    int singleNumberII(vector<int> &A) {
        // write your code here
        if(A.empty())
        return 0;
        int n=A.size();
        int singleNumber=0;
        const int size=33;
        int numberofOne[size]={0};
        for(int i=0;i<32;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                if(A[j]>>i&1)
                numberofOne[i]++;
            }
            numberofOne[i]%=3;
            singleNumber+=numberofOne[i]*pow(2,i);
        }
        return singleNumber;
    }
};


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<think>好的,我现在需要帮用户解决如何在C++中找出组中所有只出现一次的元素。首先,我需要明确用户的需求。用户提到“只出现一次的元素”,也就是在组中出现次恰好为1的元素。我需要确保我的回答能够准确覆盖所有这样的元素,而不仅仅是示例中的情况。 根据用户提供的引用资料,引用[1]提到了使用异或来找出出现奇的元素,但这种方法只适用于当只有一个这样的元素时。如果组中有两个出现奇次的元素,异或的方法就不够用了,可能需要更复杂的处理。不过用户的问题是关于出现一次的元素,所以可能不止一个,这时候异或可能不适用。 引用[2]中的代码示例是找出出现次最多的元素,使用的是双重循环统计每个元素的出现次,然后找出最大值。这种方法虽然有效,但时间复杂度较高,是O(n²),对于大据量可能不太高效。 引用[3]中的代码则是统计组中只出现一次的元素目。它使用了一个辅助组b来保存原组的值,然后对于每个元素,检查它在组中的出现次。如果次1,则计加一。这种方法的时间复杂度同样是O(n²),但能够处理多个只出现一次的元素。 用户现在希望找出所有只出现一次的元素,而不仅仅是目。因此,我需要调整引用[3]的方法,不仅统计目,还要记录这些元素本身。这可以通过在循环中,当发现某个元素的出现次1时,将其添加到一个结果集合中。 接下来,我需要考虑不同的实现方法,比如使用哈希表(例如std::unordered_map)来统计每个元素的出现次,这样可以降低时间复杂度到O(n),因为哈希表的插入和查询操作平是O(1)的。然后遍历哈希表,收集所有次1的元素。这种方法更高效,特别是处理大组时。 不过,用户可能对空间复杂度有要求,或者希望看到不同的实现方式。因此,我应该提供两种方法:一种是基于哈希表的高效方法,另一种是类似引用[3]中的双重循环方法,但需要指出其时间复杂度较高,适用于小规模据。 同时,我需要确保代码的正确性。例如,在哈希表方法中,需要遍历组统计频率,然后再次遍历组或哈希表来收集结果。或者,可以在统计频率后,直接遍历哈希表,收集所有键值为1的键。这样可能更直接,但需要注意遍历哈希表时元素的唯一性。 另外,用户可能希望得到完整的函实现,包括输入和输出处理。例如,函接收组和长度,返回一个包含所有只出现一次的元素的向量。需要注意处理空组的情况,以及重复元素的正确统计。 还需要考虑元素的类型,假设组中的元素是整。如果元素类型不同,可能需要调整哈希表的键类型。但根据引用中的例子,应该处理整组。 现在,我需要组织这些思路,给出清晰的步骤和代码示例。首先介绍哈希表方法,因为它更高效,然后介绍双重循环方法,并比较两者的优缺点。同时,需要引用用户提供的参考资料,特别是引用[3]中的方法,但指出改进之处。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习,例如优化方法、处理其他出现次的情况等。</think>### C++ 找出组中所有只出现一次的元素实现方法 #### 方法一:哈希表法(时间复杂度 $O(n)$,空间复杂度 $O(n)$) 1. **统计频率** 使用 `std::unordered_map` 记录每个元素的出现次: ```cpp #include <vector> #include <unordered_map> std::vector<int> findUniqueElements(int arr[], int n) { std::unordered_map<int, int> freq; for (int i = 0; i < n; ++i) { freq[arr[i]]++; } std::vector<int> result; for (auto& pair : freq) { if (pair.second == 1) { result.push_back(pair.first); } } return result; } ``` 2. **优势分析** - 线性时间复杂度,适合处理大规模据 - 直接记录所有元素的频率,逻辑清晰[^3] --- #### 方法二:暴力统计法(时间复杂度 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(1)$) 1. **双重循环实现** 类似引用[3]的改进版本,直接记录元素而非仅计: ```cpp std::vector<int> findUniqueElementsBruteForce(int arr[], int n) { std::vector<int> result; for (int i = 0; i < n; ++i) { int count = 0; for (int j = 0; j < n; ++j) { if (arr[i] == arr[j]) count++; } if (count == 1) { result.push_back(arr[i]); } } // 去重(若原组有重复但总次1的元素) std::sort(result.begin(), result.end()); result.erase(std::unique(result.begin(), result.end()), result.end()); return result; } ``` 2. **注意事项** - 需要额外去重步骤(例如组 `[2,2,3]` 中元素2总次为2,但遍历时会被多次检测) --- #### 方法三:位运算优化(特定场景) 若**仅有两个唯一元素**,可结合异或操作: ```cpp void findTwoUniqueElements(int arr[], int n) { int xor_result = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { xor_result ^= arr[i]; } int rightmost_set_bit = xor_result & -xor_result; int x = 0, y = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (arr[i] & rightmost_set_bit) { x ^= arr[i]; } else { y ^= arr[i]; } } // x 和 y 即为结果 } ``` - **适用条件**组中**恰好有两个元素出现一次**,其余出现两次[^1] --- ### 方法对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |--------------|------------|------------|------------------------| | 哈希表法 | $O(n)$ | $O(n)$ | 通用,尤其据量大时 | | 暴力统计法 | $O(n^2)$ | $O(1)$ | 据量小或空间受限时 | | 位运算法 | $O(n)$ | $O(1)$ | 仅两个唯一元素的特殊场景 | ---
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