python经典面试算法题4.1:如何找出数组中唯一的重复元素
本题目摘自《Python程序员面试算法宝典》,我会每天做一道这本书上的题目,并分享出来,统一放在我博客内,收集在一个分类中。
【百度面试题】
难度系数:⭐⭐⭐
考察频率:⭐⭐⭐⭐
题目描述:数字1 ~ 1000放在含有1001个元素的数组中,其中只有唯一的一个元素重复,其他数字均只出现一次。设计一个算法,将重复元素找出来,要求每个数组元素只能访问一次。
进阶:在上面题目描述中,如果不使用辅助空间,能否设计一个算法实现?
方法一:空间换时间
首先分析题目所要达到的目标
以及其中的限定条件
。从题目中可以发现,本题的目标
是在一个有且仅有一个元素重复的数组中找到这个唯一的重复元素,限定条件
是每个数组元素只能访问一次。
在不考虑进阶条件的情况下,我们可以通过字典的key
来进行去重,我们可以把数字当作key
,出现的次数记作value
:
from collections import defaultdict
def find_elem(array):
dic = defaultdict(lambda : 0) # 构造一个缺省字典,当出现KeyError的时候压制,并创建键值对为key - 0
for elem in array:
if dic[elem] == 1: # 这一步如果dic中没有elem不会报错因为dic是defaultdict
return elem
dic[elem] += 1
return "can't find it"
print(find_elem([1, 3, 4, 2, 5, 3])) # 3
# 如果defaultdict看不懂可以看下面使用get方法的版本
def find_elem(array):
dic = {} # 使用普通字典
for elem in array:
dic[elem] = dic.get(elem, 0) + 1 # get不到elem会返回0, 然后再+1,再创建 k - v 对
if dic[elem] == 2: # 重复的元素
return elem
return "can't find it"
这种方法很容易想到,时间复杂度为O(n),空间复杂度也是O(n),这种思想在工作中可以使用,比如一个项目急着上线,没有什么时间给你雕琢程序,那么我们可以考虑使用空间来换取程序运行的时间。
方法二:累加求和法
计算机技术与数学本身是一家,抛开计算机专业知识不提,这个问题可以回归成一个数学问题。数学问题的目标
是在一个数字序列中寻找重复的那个数。题目描述是1 ~ 1000个数,有一个重复,那么我们把这1001个数加起来再减去 (1 + 2 + … + 1000)得到的就是重复的那个数了。
def find_it(array):
sum = 0
one_to_thousand = -1001
for i, v in enumerate(array, 1):
sum += v
one_to_thousand += i
return sum - one_to_thousand
print(find_it([i for i in range(1, 1001)] + [56]))
分析:时间复杂度O(n), 空间复杂度O(1),但是计算也挺费时间的。 其实这里可以使用python的第三方库,科学计算库numpy
进行并行计算,numpy.array.sum()
。
方法三:异或法
根据异或运算的性质可以直到,当相同元素异或时,运算结果为0,当相异元素异或时,运算结果非0,任何数字与数字0进行异或运算,其运算结果为该数。因为1001个数字是1 ~ 1000再加上一个大于0小于等于1000的数字,所以我们把这1001个数字和1到1000异或,最后会转变成0和重复的那个数字进行异或,得到的就是重复的数字。
例如数组(1, 3, 4, 2, 5, 3),进行运算:(1, 3, 4, 2, 5, 3)^ (1, 2, 3, 4, 5) = 1 ^ 1 ^ 2 ^ 2 ^ 3 ^ 3 ^ 4 ^ 4 ^ 5 ^ 5
^ 3 = 0 ^ 3 = 3。
def find_it(array):
elem = 0
for i, v in enumerate(array):
elem ^= i ^ v
return elem
print(find_it([1, 3, 4, 2, 5, 3]))
这种方法的时间复杂度是O(n), 没有申请额外的存储空间,进行位运算速度还算快。
方法四:数据映射法
数据的取值操作可以看作是一个特殊的函数f:D —> R
, 定义域D为下标值 0 ~ 1000
,值域为1 ~ 1000
, 如果对任意一个数 i, 把f(i)
叫做它的后继, i叫做f(i)
的前驱。重复的那个数字有两个前驱,所以我们可以把每个数的前驱
置为负数
,当第二次遇到重复的数字时,它的前驱已经被置为负数了,这个就是重复的数值,返回即可。
# 数据影射法
def find_it(array):
p = 0
while array[p] >= 0:
p = array[p]
array[p] *= -1
return abs(array[p])
print(find_it([1, 2, 4, 2, 5, 3])) # 2
print(find_it([1, 3, 4, 2, 5, 3])) # 3
这个算法的时间复杂度是O(n),没有申请辅助的空间。但是这种方法修改了原本列表中的元素。
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