剑指offer 学习笔记 数组中数字出现的次数
面试题56:数组中数字出现的次数。
1.一个整型数组里除两个数字之外,其他数字都出现了两次,找出这两个只出现一次的数字,要求时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。
先分析如果只有一个数字出现一次,而其他数字都出现了两次,我们就可以依次异或数组中的每个数字,由于异或运算满足交换律,因此只要异或序列中有两个相同的数字就可以将这两个数字都变为0,而0与任何数字异或都是这个数字自己,这样最后的异或结果就是这个只出现一次的数。
而回到本题,如像上述分析一样依次异或,那最后的结果一定不是0,因为它相当于两个不相等的值异或,而这个非0的结果的二进制中必然有一位是1,将这个1所在位数记为n,这个1的由来就是这两个不同数的第n位不同,因此,我们只需要将整个数组以第n位为1或0来分割成两个子数组,这样那两个只出现一次的数就被分到了两个数组中,而数组中其他每一对值相同的元素也都被分到了相同的子数组中,这样就可以用刚分析的方法找出这两个数了:
#include <iostream>
using namespace std;
int FindIndexOf1(int num) {
int index = 0;
while (((index & 1) == 0) && (index < sizeof(int) * 8)) {
num >>= 1;
++index;
}
return index;
}
bool IsBitkIs1(int num, int k) {
num >>= k;
return num & 1;
}
void FindNumAppearOnce(int* nums, int length, int& res1, int& res2) {
if (nums == nullptr || length < 2) {
return;
}
int resOfExclusiveOr = 0;
for (int i = 0; i < length; ++i) {
resOfExclusiveOr ^= nums[i];
}
int indexOf1 = FindIndexOf1(resOfExclusiveOr);
res1 = res2 = 0;
for (int i = 0; i < length; ++i) {
if (IsBitkIs1(nums[i], indexOf1)) {
res1 ^= nums[i];
} else {
res2 ^= nums[i];
}
}
}
int main() {
int res1 = 0, res2 = 0;
int nums[] = { 0,1,2,2,3,4,0,4 };
FindNumAppearOnce(nums, sizeof(nums) / sizeof(*nums), res1, res2);
cout << res1 << " " << res2 << endl;
}
2.在一个数组中除一个数字只出现一次外,其他数字都出现了三次,找出那个只出现一次的数字。
我们只需要计算出数组中每个数字的二进制位表示中每一位中1出现的个数,之后每一位中1的个数除以3,如余数为0(1),说明这个只出现一次的数字的该位为0(1),而余数只会为0或1:
#include <iostream>
using namespace std;
int FindNumAppearingOnce(int* nums, int length) {
if (nums == nullptr || length <= 0) {
throw exception("Invalid input.");
}
const int bitNumOfInt = sizeof(int) * 8;
int bitSum[bitNumOfInt] = { 0 }; // 保存所有数字的每一位中1的数量
for (int i = 0; i < length; ++i) {
int bitMask = 1;
for (int j = bitNumOfInt - 1; j >= 0; --j) {
bitSum[j] += bitMask & nums[i];
bitMask <<= 1;
}
}
int res = 0;
for (int i = 0; i < 32; ++i) {
res <<= 1; // 此处先左移再给最低位赋值,如先赋值,最后一次循环将使最高位溢出
res += bitSum[i] % 3;
}
return res;
}
int main() {
int nums[] = { 1,2,3,3,2,5,1,5,1,5,3 };
cout << FindNumAppearingOnce(nums, sizeof(nums) / sizeof(*nums)) << endl;
}
这种解法时间复杂度为O(n),空间上我们需要一个大小为32的int数组,空间复杂度为O(1),这比其他两种直观方法的效率要高:
1.从排序的数组中找到只出现一次的数字,但排序的时间复杂度为O(nlogn)。
2.用哈希表记录数字出现的次数,空间复杂度为O(n)。
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