2026-06-15:频率唯一的第一个元素。用go语言,从左到右扫描数组,统计每个元素出现的次数。对每个元素判断它的出现频率是否与其他元素不

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主题

寻找数组中第一个出现频率唯一的元素

摘要

通过两次哈希统计和一次遍历,找到数组中第一个具有唯一出现频率的数字,否则返回-1。

关键信息

  • 1 统计每个数字出现频次
  • 2 统计每种频次的数字个数
  • 3 从左到右找到第一个频次唯一的数字

2026-06-15:频率唯一的第一个元素。用go语言,从左到右扫描数组,统计每个元素出现的次数。对每个元素判断它的出现频率是否与其他元素不同:也就是它的出现次数在所有元素中是唯一的那种。找到最先满足这种“频率唯一”的元素并返回它;如果没有任何元素满足条件,则返回 -1。

1 <= nums.length <= 100000。

1 <= nums[i] <= 100000。

输入: nums = [20,10,30,30]。

输出: 30。

解释:

20 出现了 1 次。

10 出现了 1 次。

30 出现了 2 次。

30 的出现频率是唯一的,因为没有其他整数恰好出现 2 次。

题目来自力扣3843。

一、整体解题分步详细过程 步骤1:遍历原数组,统计每个数字的出现频次

1. 初始化一个键为数组元素、值为出现次数的哈希映射cnt,用于记录每个数字出现多少次。

  • 2. 从左到右完整遍历输入数组中每一个数字:

    • 取出当前数字,去哈希映射中查找该数字对应的计数;

  • • 若该数字第一次出现,映射内默认计数为0,执行计数+1;若已存在则直接在原有计数基础上+1;

    3. 以示例输入[20,10,30,30]举例,遍历完成后哈希映射存储结果:

    • 20:出现1次

  • • 10:出现1次

  • • 30:出现2次

    步骤2:统计「频次的频次」,记录每种出现次数有多少个数字

    1. 创建数组cc,数组长度等于原数组长度+1。原因:一个数字最多完整铺满整个数组,最大出现次数不会超过原数组长度,数组下标可以直接代表“出现次数”,数组存储值代表“有多少个数字拥有该出现次数”。

  • 2. 遍历上一步得到的频次哈希映射cnt的每一个计数值(也就是各个数字的出现次数):

    • 把当前计数值作为下标,对应cc数组位置的值 +1;含义是:拥有该出现次数的数字数量增加一个。

    3. 示例遍历后cc数组关键位置结果:

    • 下标1(出现1次):对应值为2,代表有2个数字(20、10)只出现1次;

  • • 下标2(出现2次):对应值为1,代表仅有1个数字(30)出现2次;
    其余下标数值均为0。

    步骤3:再次从左到右遍历原数组,寻找第一个频率唯一的数字

    1. 重新从头按顺序扫描原始输入数组,保证满足“第一个”的要求;

  • 2. 对当前遍历到的数字,先去哈希映射cnt取出它的出现次数;

  • 3. 用这个出现次数作为下标读取cc数组的值:

    • 若读取结果等于1,说明当前数字的出现次数是全局独一份,没有其他数字和它出现次数相同,符合题目要求;

  • • 立刻直接返回当前数字,终止全部流程,不再继续遍历;

    4. 示例逐元素校验过程:

    • 第一个数字20:出现次数1,cc[1]=2,不等于1,不满足;

  • • 第二个数字10:出现次数1,cc[1]=2,不等于1,不满足;

  • • 第三个数字30:出现次数2,cc[2]=1,等于1,满足条件,直接返回30;

    5. 若完整遍历完整个数组,所有数字的出现次数都存在重复(所有cc[次数]>1),说明不存在频率唯一的元素,最终返回-1。

    二、时间复杂度分析

    1. 第一次遍历原数组统计频次:数组长度为n,时间复杂度 ;

  • 2. 遍历哈希映射统计频次的频次:哈希映射中键的数量最多为n(所有数字互不重复),最坏时间复杂度 ;

  • 3. 第二次遍历原数组查找目标元素:数组长度n,时间复杂度 ;
    三段操作依次串行执行,相加后总时间复杂度: 。

    三、额外空间复杂度分析

    1. 哈希映射cnt:最坏情况所有数字不重复,存储n个键值对,占用 ;

  • 2. 数组cc:长度固定为 ,占用 ;
    无其他随输入规模线性增长的临时存储,总额外空间复杂度: 。

    Go完整代码如下:

    package main

    import (
    "fmt"
    )

    func firstUniqueFreq(nums []int)int {
    cnt := map[int]int{}
    for _, x := range nums {
    cnt[x]++
    }

    cc := make([]int, len(nums)+1)
    for _, c := range cnt {
    cc[c]++
    }

    for _, x := range nums {
    if cc[cnt[x]] == 1 {
    return x
    }
    }
    return-1
    }

    func main() {
    nums := []int{20, 10, 30, 30}
    result := firstUniqueFreq(nums)
    fmt.Println(result)
    }

    2026-06-15:频率唯一的第一个元素。用go语言,从左到右扫描数组,统计每个元素出现的次数。对每个元素判断它的出现频率是否与其他元素不

    Python完整代码如下:

    # -*-coding:utf-8-*-

    def first_unique_freq(nums):
    # Count frequency of each number
    cnt = {}
    for x in nums:
    cnt[x] = cnt.get(x, 0) + 1
    # Count how many numbers have each frequency
    cc = [0] * (len(nums) + 1)
    for c in cnt.values():
    cc[c] += 1
    # Find the first number whose frequency appears only once
    for x in nums:
    if cc[cnt[x]] == 1:
    return x
    return-1

    def main():
    nums = [20, 10, 30, 30]
    result = first_unique_freq(nums)
    print(result)

    if __name__ == "__main__":
    main()

    2026-06-15:频率唯一的第一个元素。用go语言,从左到右扫描数组,统计每个元素出现的次数。对每个元素判断它的出现频率是否与其他元素不

    C++完整代码如下:

      
    



    int firstUniqueFreq(std::vector& nums) {
    std::unordered_map cnt;
    for (int x : nums) {
    cnt[x]++;
    }

    std::vector cc(nums.size() + 1, 0);
    for (const auto& pair : cnt) {
    cc[pair.second]++;
    }

    for (int x : nums) {
    if (cc[cnt[x]] == 1) {
    return x;
    }
    }
    return-1;
    }

    int main() {
    std::vector nums = {20, 10, 30, 30};
    int result = firstUniqueFreq(nums);
    std::cout << result << std::endl;
    return0;
    }

    2026-06-15:频率唯一的第一个元素。用go语言,从左到右扫描数组,统计每个元素出现的次数。对每个元素判断它的出现频率是否与其他元素不

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