1748. 唯一元素的和 :巧用双指针找到唯一元素的和

2023-11-25 06:27:52

1748. 唯一元素的和：探索高效解决方案

在 LeetCode 1748 题中，我们的目标是找出数组中唯一元素的和。这个看似简单的问题隐藏着一些巧妙的解决方法。在这篇文章中，我们将深入探讨两种常用的方法：“排序 + 双指针”和“哈希表”，并比较它们的优缺点，以便你能够选择最适合你需求的方法。

2. “排序 + 双指针”方法

这种方法的本质是利用排序后的数组，通过双指针技术轻松识别唯一元素。

步骤：

对数组进行排序，将相等元素聚集在一起。
初始化两个指针，left 和 right，指向数组的第一个元素。
循环遍历排序后的数组，并比较 nums[left] 和 nums[right]。
如果相等，跳过这两个元素并继续前进。
如果不等，将 nums[left] 添加到唯一元素的和中，并使用 right 指针移动到下一个唯一元素。

优点：

实现简单易懂。
不需要额外的空间。

缺点：

对数组进行排序可能会导致时间复杂度增加，尤其是对于大型数组。

代码示例：

def unique_elements_sum_sort_two_pointers(nums):
  """
  计算数组中唯一元素的和。

  Parameters:
    nums: 输入整数数组。

  Returns:
    唯一元素的和。
  """

  # 对数组进行排序。
  nums.sort()

  # 初始化两个指针。
  left = 0
  right = 0

  # 循环遍历排序后的数组。
  while right < len(nums):
    # 如果两个元素相等，则跳过这两个元素并继续前进。
    if nums[left] == nums[right]:
      right += 1
      continue

    # 如果两个元素不相等，则将左指针的元素添加到唯一元素的和中，并使用右指针移动到下一个唯一元素。
    else:
      unique_sum += nums[left]
      left = right
      right += 1

  # 返回唯一元素的和。
  return unique_sum

3. “哈希表”方法

这种方法利用哈希表来跟踪元素的出现次数，并轻松识别唯一元素。

步骤：

创建一个哈希表，并将每个元素作为键，对应元素出现的次数作为值。
循环遍历哈希表，并检查每个元素的出现次数。
如果元素的出现次数为 1，则将该元素添加到唯一元素的和中。

优点：

时间复杂度通常较低，为 O(n)。
不需要对数组进行排序。

缺点：

需要额外的空间来存储哈希表。

代码示例：

def unique_elements_sum_hash_table(nums):
  """
  计算数组中唯一元素的和。

  Parameters:
    nums: 输入整数数组。

  Returns:
    唯一元素的和。
  """

  # 创建一个哈希表。
  hash_table = {}

  # 循环遍历数组，并更新哈希表。
  for num in nums:
    if num not in hash_table:
      hash_table[num] = 1
    else:
      hash_table[num] += 1

  # 循环遍历哈希表，并计算唯一元素的和。
  unique_sum = 0
  for num, count in hash_table.items():
    if count == 1:
      unique_sum += num

  # 返回唯一元素的和。
  return unique_sum

4. 方法比较

方法	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
“排序 + 双指针”	O(n log n)	O(1)	简单易懂，不需要额外的空间	对数组进行排序可能会导致时间复杂度增加
“哈希表”	O(n)	O(n)	时间复杂度更低，不需要对数组进行排序	需要额外的空间来存储哈希表