求一组数中某个指定的数

 假设你有一个用1001个整数组成的数组,这些整数是任意排列的,但是你知道所有的整数都在1到1000(包括1000)之间。此外,除一个数字出现两次外,其他所有数字只出现一次。假设你只能对这个数组做一次处理,用一种算法找出重复的那个数字。如果你在运算中使用了辅助的存储方式,那么你能找到不用这种方式的算法吗?

解析:也就是1001个数只有一个重复,那么剩余1000个数不重复,加上在1到1000,设重复的数为A,则1+2+3+。。。+1000+A = sum,1+2+3+。。。+1000=sum2,A = sum - sum2。


延伸:如一个整型数组a[n],只有一个数出现了一次,其他数都出现了两次,求这个只出现一次的数,要求时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。

解析:

1、蛮力法。对每一个元素,遍历数组。时间复杂度O(n^2)

2、排序+遍历。O(nlgn)

3、hash。 空间复杂度O(n)

4、异或。 A^A = 0

A^B^B^C^C...Z^Z = A


延伸:只有一个数出现奇数次,其他都出现偶数次。

延伸:有两个不相同的数只出现一次,或奇数次。

A^B^C^C^D^D^...^Z^Z = A^B = sum

找出A、B中任意一个

B = sum^A;

A = sum^B;

### Python 实现 LeetCode 287 寻找组内的重复 对于在Python中解决寻找组内重复字的问题,可以采用多种方法来处理这个问题。一种常见的高效解法是利用二分查找或者快慢指针的方法。 #### 方法一:二分查找 通过设定左右边界并逐步缩小范围直到找到重复元素的位置。这种方法不需要额外的空间开销,并且能够有效地减少时间复杂度。 ```python def findDuplicate(nums): low = 1 high = len(nums) - 1 while low <= high: mid = (low + high) >> 1 count = sum(num <= mid for num in nums) if count > mid: duplicate = mid high = mid - 1 else: low = mid + 1 return duplicate ``` 此段代码实现了基于二分查找的解决方案[^3]。 #### 方法二:快慢指针(Floyd 判圈算法) 该方法模仿链表检测环路的思想,在不改变输入组的情况下工作。它使用两个指针——一个移动速度快于另一个;当它们相遇时,则说明存在循环即找到了重复项。 ```python def findDuplicate(nums): tortoise = hare = nums[0] # Phase 1: Find the intersection point of two runners. while True: tortoise = nums[tortoise] hare = nums[nums[hare]] if tortoise == hare: break # Phase 2: Find the entrance to cycle (duplicate element). tortoise = nums[0] while tortoise != hare: tortoise = nums[tortoise] hare = nums[hare] return hare ``` 上述代码展示了如何应用 Floyd 的判圈算法来定位重复数值。 这两种方式都能够在 O(n log n) 或者更优的时间复杂度下完成任务,并且不会修改原始数据结构。如果考虑空间效率的话,建议优先尝试这些原地工作的算法
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