只出现一次的数字

这篇博客介绍了两种在数组中找出只出现一次的数字的方法。第一种是利用哈希表记录每个数字出现的次数,然后返回出现一次的数字。第二种方法是通过位运算,使用异或操作找出只出现一次的数字。此外,还讨论了在数组中有两个数字只出现一次的情况,同样使用异或操作进行分组并找出这两个数字。最后,提到了处理数组中除一个数字外其他数字出现三次的情况,可以使用有限状态自动机或哈希映射来解决。

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136. 只出现一次的数字

给定一个非空整数数组,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。
你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗?

方法一:哈希表

用python的字典
时间O(n)空间O(n)

class Solution:
    def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
        #########哈希表 dict #########
        #####时间O(n) 空间O(n) 
        mydict=dict()
        for i in nums:
            if i in mydict:
                mydict[i]+=1
            else:
                mydict[i]=1
        for i in mydict.keys():
            if mydict[i]==1:
                return i

方法二:按位异或

1.十进制下相同数字异或结果为0
2.数字a与0异或结果仍为原来的数字a
数组中所有数字进行异或,时间O(n)空间O(1)

class Solution:
    def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
        #######异或 ############
        res=0
        for i in nums:
            res = res^i
        return res

剑指 Offer 56 - I. 数组中数字出现的次数

一个整型数组 nums 里除两个数字之外,其他数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1)。

方法:

考虑将数组分为两组,并且相同数字分在同一组,两个不同数字分别在不同的组,这样将本问题分为了两个问题一来解决。
那么如何将数组分为两组呢?
1.将数组中所有数字进行异或。(所得结果等于两个不同数字的异或结果)
2.选定该异或结果中为1的任意一位。(对于相同数字,该位数值一定相同,均为0或均为1;对于两个不同数字,该位数值必定不同,一个为0,一个为1)
3.以该位数值为依据,该位数值为1的分为一组,该位数值为0的分为一组。

class Solution:
    def singleNumbers(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        #全体异或
        xor_res=0
        for i in nums:
            xor_res = xor_res^i
        #找到xorres中为1的任意一位
        temp = 1
        while xor_res & temp==0:   
        #从右向左查找     1&0=0说明该位为0 将temp中的1左移一位    1&1=1说明该位为1
            #temp<<1    愚蠢的错误
            temp = temp<<1
        #temp 100000
        #分组
        res_1=0
        res_2=0
        for i in nums:
            if i & temp ==temp:
                res_1 ^= i
            else:
                res_2 ^= i
        return [res_1,res_2]

剑指 Offer 56 - II. 数组中数字出现的次数 II

在一个数组 nums 中除一个数字只出现一次之外,其他数字都出现了三次。请找出那个只出现一次的数字。

方法一:哈希 JAVA map

 class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map<Integer,Integer> mymap = new HashMap();
        for(int num:nums)
        {
            mymap.put(num,mymap.getOrDefault(num,0)+1);
        }
        for (Map.Entry<Integer,Integer> entry : mymap.entrySet())
        {
            int k = entry.getKey();
            int v = entry.getValue();
            if(v==1) return k;

        };
    // foreach 不会用md
    //     mymap.forEach((k, v) ->{
    //         if(v==1)
    //             int res=k;  
    //             //return k;
    //     });
    return 0;
    }
}

方法二:有限状态自动机

统计所有数字的各二进制位中 11 的出现次数,并对 33 求余,结果则为只出现一次的数字。
https://leetcode-cn.com/problems/shu-zu-zhong-shu-zi-chu-xian-de-ci-shu-ii-lcof/solution/mian-shi-ti-56-ii-shu-zu-zhong-shu-zi-chu-xian-d-4/

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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