LeetCode 136. 只出现一次的数字

136. 只出现一次的数字

题目：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？

链接：https://leetcode.cn/problems/single-number/

个人思路

1. 使用一个集合储存遍历经过的数字，如果哈希表已存在该数字则删去，否则添加该数字，代码如下：
   缺点是使用了额外空间

class Solution:
    def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
        s = set()
        for i in nums:
            if i in s:
                s.remove(i)
            else:
                s.add(i)
        return s.pop()

2. python 列表的count方法，统计元素出现次数，缺点是在找到目标时，前面的元素每个都统计一遍，用时太长

class Solution:
    def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
        for i in nums:
            if nums.count(i) == 1:
                return i

其他思路

1. 使用集合存储数组中出现的所有数字，并计算数组中的元素之和。由于集合保证元素无重复，因此计算集合中的所有元素之和的两倍，即为每个元素出现两次的情况下的元素之和。由于数组中只有一个元素出现一次，其余元素都出现两次，因此用集合中的元素之和的两倍减去数组中的元素之和，剩下的数就是数组中只出现一次的数字。

2. 要做到线性时间复杂度和常数空间复杂度，需要使用位运算
   对于这道题，可使用异或运算⊕。异或运算有以下三个性质。
   （1）任何数和 0 做异或运算，结果仍然是原来的数，即 a⊕0=a。
   （2）任何数和其自身做异或运算，结果是 0，即 a⊕a=0。
   （3）异或运算满足交换律和结合律，即 a⊕b⊕a=b⊕a⊕a=b⊕(a⊕a)=b⊕0=b。

class Solution:
    def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
        return reduce(lambda x, y: x ^ y, nums)

作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode.cn/problems/single-number/solution/zhi-chu-xian-yi-ci-de-shu-zi-by-leetcode-solution/

这里解释reduce函数：

a = [2,22,222]
Sn = reduce(lambda x,y:x+y,a)
print "计算和为：",Sn

其中reduce函数是python中的一个二元内建函数，它可以通过传给reduce中的函数（必须是二元函数）依次对数据集中的数据进行操作。例如上述代码传给reduce的函数是做加法，数据集是a，那么reduce函数的作用就是将数据集中的数据依次相加，最后打印出的结果就是246。
函数语法： reduce(function, iterable[,initializer])

函数参数含义如下：

1、function 需要带两个参数，1个是用于保存操作的结果，另一个是每次迭代的元素。

2、iterable 待迭代处理的集合

3、initializer 初始值，可以没有。

reduce函数的运作过程是，当调用reduce方法时：

1、如果存在initializer参数，会先从iterable中取出第一个元素值，然后initializer和元素值会传给function处理；

接着再从iterable中取出第二个元素值，与function函数的返回值 再一起传给function处理，以此迭代处理完所有元素。最后一次处理的function返回值就是reduce函数的返回值。

2、如果不存在initializer参数，会先从iterable中取出第一个元素值作为initializer值，然后以此从iterable取第二个元素及以后的元素进行处理。特殊情况下，如果集合只有一个元素，则无论function如何处理，reduce返回的都是第一个元素的值。

这里参考原文链接：https://blog.csdn.net/jdd92/article/details/77945588

最后

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