961. 在长度 2N 的数组中找出重复 N 次的元素

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2023-12-18 03:21:20

在长度 2N 的数组中找出重复 N 次的元素

引言

在编程中，我们经常会遇到需要处理重复元素的问题。在本文中，我们将探讨一个特定问题，即在给定长度为 2N 的数组中找到重复 N 次的元素。我们将介绍四种不同的方法来解决这个问题，包括模拟法、计数法、构造法和哈希表法。

模拟法

模拟法是最简单的方法。它涉及以下步骤：

创建一个哈希表来存储每个元素及其出现的次数。
遍历数组，并更新哈希表中相应元素的出现次数。
遍历哈希表，找到出现次数为 N 的元素。

代码示例：

def find_duplicate(nums):
  """
  :type nums: List[int]
  :rtype: int
  """
  hashtable = {}
  for num in nums:
    if num not in hashtable:
      hashtable[num] = 0
    hashtable[num] += 1

  for num, count in hashtable.items():
    if count == len(nums) / 2:
      return num

  return -1

优点：

易于理解和实现。
内存消耗低。

缺点：

时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。
需要额外的空间来存储哈希表。

计数法

计数法也是一种简单的方法。它涉及以下步骤：

对数组进行排序。
遍历排序后的数组，并比较相邻元素。
如果相邻元素相等，则返回该元素。

代码示例：

def find_duplicate(nums):
  """
  :type nums: List[int]
  :rtype: int
  """
  nums.sort()

  for i in range(1, len(nums)):
    if nums[i] == nums[i - 1]:
      return nums[i]

  return -1

优点：

易于理解和实现。
时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 是数组的长度。
不需要额外的空间。

缺点：

需要修改原始数组。
时间复杂度比模拟法高。

构造法

构造法是一种更复杂的方法。它涉及以下步骤：

找到出现次数为 N 的元素。
将该元素从数组中移除。
将剩下的元素重新排列成长度为 N 的数组。

代码示例：

def find_duplicate(nums):
  """
  :type nums: List[int]
  :rtype: int
  """
  duplicate = -1
  for num in nums:
    if nums.count(num) == len(nums) / 2:
      duplicate = num
      break

  nums.remove(duplicate)

  result = []
  for num in nums:
    if num not in result:
      result.append(num)

  return result

优点：

不需要额外的空间。
可以找到所有重复 N 次的元素。

缺点：

难以理解和实现。
时间复杂度为 O(n)。

哈希表法

哈希表法是一种更复杂的方法。它涉及以下步骤：

创建一个哈希表来存储每个元素及其出现的次数。
遍历数组，并更新哈希表中相应元素的出现次数。
遍历哈希表，找到出现次数为 N 的元素。

代码示例：

def find_duplicate(nums):
  """
  :type nums: List[int]
  :rtype: int
  """
  hashtable = {}
  for num in nums:
    if num not in hashtable:
      hashtable[num] = 0
    hashtable[num] += 1

  for num, count in hashtable.items():
    if count == len(nums) / 2:
      return num

  return -1