数组中只出现一次的数字 C++

【题目】

一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。

【题目分析】

注意异或运算的特点:即两个相同的数异或结果为0。也就是说,当一个整型数组里除了1个数字之外,其他的数字都出现了两次。这个时候把所有的数来异或操作,就能得到那一个只出现一次的数。那么扩展一下:一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次。找出这两个只出现一次的数字,只需要把数组分成2部分,每一部分中含有一个只出现一次的数,并且其他的数字都是成对出现的即可。分别疑惑后就可以得到结果。

【代码】

   void FindNumsAppearOnce(vector<int> data,int* num1,int *num2) {
        int yihuo=0;
        if(data.empty())return;
        for(int i=0;i<data.size();i++)
            {
            yihuo^=data[i];    
        }
       *num1=*num2=0;
        int bits=first(yihuo);
        for(int i=0;i<data.size();i++)
            {
            if((data[i]>>bits)&1)*num1^=data[i];
            else *num2^=data[i];            
        }        
    }
    int first(int yihuo)
        {
        int i=0;
        while((yihuo&1)==0)//一定要注意优先级,当自己没把握idea时候要加上括号。
            {
              i++;
            yihuo=yihuo>>1;
        }
        return i;
            
        
    }

【个人总结】

1.思路上:这道题的重点就是异或

2.注意& 和==的优先级,当记不清优先级的时候:要么查一下优先级,要么就打括号,一定要记得!(==的优先级大于&的优先级)

C++中,要在一个数组中只输出没有重复出现的数字,可以采用以下几种方法: 1. 使用哈希表(unordered_map)来记录每个数字出现的次数 2. 先对数组进行排序,然后遍历一次找出只出现一次数字 3. 使用位运算(适用于非负整数) 下面我给出一个使用哈希表的方法: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> std::vector<int> findUniqueNumbers(const std::vector<int>& arr) { std::unordered_map<int, int> frequencyMap; for (int num : arr) { frequencyMap[num]++; } std::vector<int> uniqueNumbers; for (const auto& pair : frequencyMap) { if (pair.second == 1) { uniqueNumbers.push_back(pair.first); } } return uniqueNumbers; } int main() { std::vector<int> arr = {1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}; std::vector<int> uniqueNumbers = findUniqueNumbers(arr); std::cout << "数组中没有重复出现的数字有:"; for (int num : uniqueNumbers) { std::cout << num << " "; } std::cout << std::endl; return 0; } ``` 这个程序的工作原理如下: 1. 我们定义了一个`findUniqueNumbers`函数,它接受一个整数数组作为参数。 2. 我们使用一个unordered_map(哈希表)来记录每个数字出现的次数。 3. 遍历数组,将每个数字的计数加1。 4. 遍历哈希表,将只出现一次数字添加到结果向量中。 5. 在main函数中,我们创建了一个示例数组,调用`findUniqueNumbers`函数,然后打印结果。 这种方法的时间复杂度是O(n),其中n是数组的长度。空间复杂度也是O(n),因为我们使用了额外的哈希表来存储频率。
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