【LeetCode Hot 100】 136. 只出现一次的数字

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136. 只出现一次的数字

问题描述

给你一个 非空 整数数组 nums ,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。

你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题,且该算法只使用常量额外空间。

示例 1 :

输入:nums = [2,2,1]

输出:1

示例 2 :

输入:nums = [4,1,2,1,2]

输出:4

示例 3 :

输入:nums = [1]

输出:1

提示:

  • 1 <= nums.length <= 3 * 10^4
  • -3 * 10^4 <= nums[i] <= 3 * 10^4
  • 除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。

问题解答

一、最优解法:位运算(异或)

1. 解法原理

题目要求 线性时间复杂度(O(n))常量额外空间(O(1)),异或(XOR)运算恰好满足这两个约束,其核心性质如下:

  • 交换律a ^ b ^ c = a ^ c ^ b(元素顺序不影响结果)
  • 归零性a ^ a = 0(重复元素异或后抵消为 0)
  • 恒等性a ^ 0 = a(最终剩余的非重复元素与 0 异或后保留自身)

遍历数组时,将所有元素依次异或,重复元素会相互抵消为 0,最终结果就是「只出现一次的数字」。

2. Java 代码实现

java 复制代码
class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        // 初始值设为 0,因为 0 与任何数异或都等于该数本身
        int result = 0;
        // 遍历数组,依次对每个元素进行异或运算
        for (int num : nums) {
            result ^= num;
        }
        // 最终 result 即为只出现一次的数字
        return result;
    }
}

3. 复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),仅遍历数组一次,每个元素的异或运算为 O(1)。
  • 空间复杂度 :O(1),仅使用一个变量 result 存储中间结果,无额外空间消耗。

二、其他常见解法(供对比)

1. 哈希表(HashMap)

思路

  • 遍历数组,用 HashMap 存储「元素值 → 出现次数」的映射。
  • 再次遍历 HashMap,找到值为 1 的键(即只出现一次的数字)。

代码实现

java 复制代码
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>();
        // 统计每个元素的出现次数
        for (int num : nums) {
            countMap.put(num, countMap.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }
        // 找到出现次数为 1 的元素
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : countMap.entrySet()) {
            if (entry.getValue() == 1) {
                return entry.getKey();
            }
        }
        // 题目保证数组非空且存在唯一解,此处仅为语法兼容
        return -1;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),两次遍历(数组 + 哈希表)。
  • 空间复杂度:O(n),哈希表最多存储 n-1 个重复元素和 1 个目标元素,空间与数组长度正相关。

2. 数组计数(针对题目值域约束)

思路

题目明确 nums[i] 范围为 -3*10^4 ~ 3*10^4,可通过「偏移量」将负数映射为非负索引(如 num + 30000),用数组记录元素出现次数,最后找到计数为 1 的元素。

代码实现

java 复制代码
class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        // 偏移量:将 -30000 映射为 0,30000 映射为 60000
        int offset = 30000;
        int[] countArr = new int[60001]; // 索引范围 0~60000
        
        // 统计每个元素的出现次数
        for (int num : nums) {
            countArr[num + offset]++;
        }
        
        // 找到计数为 1 的元素(反向计算原数值:索引 - 偏移量)
        for (int i = 0; i < countArr.length; i++) {
            if (countArr[i] == 1) {
                return i - offset;
            }
        }
        return -1; // 语法兼容,题目保证有解
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),两次遍历(数组 + 计数数组)。
  • 空间复杂度:O(1)?注意:虽然计数数组长度固定(60001),但本质是「常量空间」的特例,不过仍不如异或解法简洁(异或仅用 1 个变量)。

三、总结

解法 时间复杂度 空间复杂度 核心优势
异或运算 O(n) O(1) 完全满足题目约束,最优解
哈希表 O(n) O(n) 思路直观,适用于一般场景
固定长度数组 O(n) O(1) 依赖题目值域约束,灵活性低
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