剑指Offer Java版 面试题56:数组中数字出现的次数

题目一:数组中只出现一次的两个数字。

一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是 O(n),空间复杂度是 O(1)。

练习地址

https://www.nowcoder.com/practice/e02fdb54d7524710a7d664d082bb7811
https://leetcode-cn.com/problems/shu-zu-zhong-shu-zi-chu-xian-de-ci-shu-lcof/

参考答案

我们从头到尾依次异或数组中的每个数字,那么最终得到的结果就是两个只出现一次的数字的异或结果,因为其他数字都出现了两次,在异或中全部抵消了。由于这两个数字肯定不一样,那么异或的结果肯定不为 0,也就是说,在这个结果数字的二进制表示中至少有一位为 1。我们在结果数字中找到第一个为 1 的位的位置,记为第 n 位。现在我们以第 n 位是不是 1 为标准把原数组中的数字分成两个子数组,第一个子数组中每个数字的第 n 位都是 1,而第二个子数组中每个数字的第 n 位都是 0。

由于我们分组的标准是数字中的某一位是 1 还是 0,那么出现了两次的数字肯定被分配到同一个子数组。因为两个相同的数字的任意一位都是相同的,我们不可能把两个相同的数字分配到两个子数组中去,于是我们已经把原数组分成了两个子数组,每个子数组都包含一个只出现一次的数字,而其他数字都出现了两次。

我们已经知道如何在数组中找出唯一一个只出现一次的数字,因此,到此为止所有的问题都已经解决了。

下面是参考代码:

// num1,num2分别为长度为1的数组。传出参数
// 将num1[0],num2[0]设置为返回结果
public class Solution {
    public void FindNumsAppearOnce(int[] array, int[] num1, int[] num2) {
        if (array == null || array.length < 2) {
            return;
        }
        int xor = 0;
        for (int num : array) {
            xor ^= num;
        }
        int index = 0;
        while (xor > 0 && (xor & 1) == 0) {
            xor >>= 1;
            index++;
        }
        for (int num : array) {
            if (((num >> index) & 1) > 0) {
                num1[0] ^= num;
            } else {
                num2[0] ^= num;
            }
        }
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n)。
  • 空间复杂度:O(1)。

题目二:数组中唯一只出现一次的数字。

在一个数组中除一个数字只出现一次之外,其他数字都出现了三次。请找出那个只出现一次的数字。

练习地址

剑指 Offer 56 - II. 数组中数字出现的次数 II - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)

参考答案

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        if (nums == null) {
            return 0;
        }
        int[] bitSum = new int[32];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int bitMask = 1;
            for (int j = 31; j >= 0; j--) {
                if ((nums[i] & bitMask) != 0) {
                    bitSum[j]++;
                }
                bitMask <<= 1;
            }
        }
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < 32; i++) {
            result <<= 1;
            result += bitSum[i] % 3;
        }
        return result;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n)。
  • 空间复杂度:O(1)。

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