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给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。注意:不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。示例:输入: [2,0,2,1,1,0]输出: [0,0,1,1,2,2]进阶：一个直观的解决方案是使用计数排序的两趟扫描算法。首先，迭代计算出0、1 和 2 元素的个数，然后按照0、1、2的排序，重写当前数组。你能想出一个仅使用常数空间的一趟扫描算

给定仅有小写字母组成的字符串数组 A，返回列表中的每个字符串中都显示的全部字符（包括重复字符）组成的列表。例如，如果一个字符在每个字符串中出现 3 次，但不是 4 次，则需要在最终答案中包含该字符 3 次。你可以按任意顺序返回答案。示例 1：输入：[“bella”,“label”,“roller”]输出：[“e”,“l”,“l”]示例 2：输入：[“cool”,“lock”,“cook”]输出：[“c”,“o”]提示：1 <= A.length <= 1001 <= A

给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数，在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位， 数组中每个元素只存储单个数字。你可以假设除了整数 0 之外，这个整数不会以零开头。示例 1:输入: [1,2,3]输出: [1,2,4]解释: 输入数组表示数字 123。示例 2:输入: [4,3,2,1]输出: [4,3,2,2]解释: 输入数组表示数字 4321。根据题意加一，没错就是加一这很重要，因为它是只加一的所以有可能的情况就只有两种：除 99 之外的数字加一；数字 99。加

给定一个整数数组 nums，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次。 找出只出现一次的那两个元素。示例 :输入: [1,2,1,3,2,5]输出: [3,5]注意：结果输出的顺序并不重要，对于上面的例子， [5, 3] 也是正确答案。你的算法应该具有线性时间复杂度。你能否仅使用常数空间复杂度来实现？方法一：哈希表建立一个值到频率的映射关系的哈希表，返回频率为 1 的数字。算法：from collections import Counterclass Solution:

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了三次。找出那个只出现了一次的元素。说明：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？示例 1:输入: [2,2,3,2]输出: 3示例 2:输入: [0,1,0,1,0,1,99]输出: 99法一：利用数学公式：HashSet将输入数组存储到 HashSet，然后使用 HashSet 中数字和的三倍与数组之和比较。3 * (a + b + c) - (a + a + a + b + b + b

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。说明：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？示例 1:输入: [2,2,1]输出: 1示例 2:输入: [4,1,2,1,2]输出: 4答案是使用位运算。对于这道题，可使用异或运算 ⊕。异或运算有以下三个性质。任何数和 0 做异或运算，结果仍然是原来的数，即 a⊕0=a。任何数和其自身做异或运算，结果是 0，即a⊕a=0。异或运算满足交换律和结合律，即 a⊕

参考书：《数据结构与算法（Python语言描述）》最原始的方法：枚举法那么数据结构和算法是什么？答曰：兵法！我们可以不看兵法在战场上肉搏，如此，可能会胜利，可能会失败。即使胜利，可能也会付出巨大的代价。我们写程序亦然：没有看过数据结构和算法，有时面对问题可能会没有任何思路，不知如何下手去解决；大部分时间可能解决了问题，可是对程序运行的效率和开销没有意识，性能低下；有时会借助别人开发的利器暂时解决了问题，可是遇到性能瓶颈的时候，又不知该如何进行针对性的优化。如果我们常看兵法，便可做到胸有成竹，有时会