5.4 位运算专题:LeetCode 137. 只出现一次的数字 II

1. 题目链接

LeetCode 137. 只出现一次的数字 II


2. 题目描述

给定一个整数数组 nums,其中每个元素均出现 三次,除了一个元素只出现 一次。请找出这个只出现一次的元素。
要求

  • 时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。

示例

  • 输入:nums = [2,2,3,2] → 输出:3
  • 输入:nums = [0,1,0,1,0,1,99] → 输出:99

3. 示例分析
  1. 常规测试
    • nums = [3,3,3,5] → 输出 5
  2. 负数测试
    • nums = [-1,-1,-1,-2] → 输出 -2
  3. 大数测试
    • nums = [10000,10000,10000,1] → 输出 1

4. 算法思路

核心思想逐位统计 + 模 3 运算

  1. 逐位统计
    • 整数为 32 位,对每一位 i(0 ≤ i < 32),统计所有数字在该位上为 1 的总次数。
  2. 模 3 运算
    • 若某一位的总次数 sum % 3 == 1,说明只出现一次的数在该位上为 1,否则为 0
  3. 构造结果
    • 将所有满足 sum % 3 == 1 的位设置为 1,得到最终结果。

数学原理

  • 出现三次的数的每个二进制位之和必为 3 的倍数,模 3 后为 0。
  • 只出现一次的数在每个二进制位上的值决定了该位模 3 的结果。

5. 边界条件与注意事项
  1. 负数处理
    • 使用算术右移(保留符号位),确保负数二进制位的正确统计。
  2. 整数溢出
    • 输入数组中的数可能在 INT_MININT_MAX 之间,但算法本身不涉及运算溢出。
  3. 全零情况
    • 若所有位统计均为 0,结果为 0(题目保证存在唯一解,无需额外处理)。

6. 代码实现
class Solution 
{
public:int singleNumber(vector<int>& nums) {int ret = 0;// // 逐个处理 ret 的每一个比特位(共32位)for (int i = 0; i < 32; i++) {int sum = 0;// 统计第i位为1的总次数for (int x : nums) if (((x >> i) & 1) == 1) sum++;sum %= 3;// 若模3余1,设置该位为1if (sum == 1) ret |= (1 << i);}return ret;}
};

在这里插入图片描述


与其他方法的对比

方法时间复杂度空间复杂度核心思想
位运算法O(32n) → O(n)O(1)逐位统计,模3运算
哈希表法O(n)O(n)统计频率,遍历查找
排序遍历法O(n log n)O(1)排序后检查每三个连续元素
有限状态机O(n)O(1)位运算模拟三进制状态转移

位运算法的优势
  1. 无额外空间:仅需常数空间,适合内存敏感场景。
  2. 兼容性:正确处理负数和大数,无需类型转换。
  3. 确定性:严格线性时间复杂度,不受数据分布影响。

分步解析

  1. 初始化结果变量

    int ret = 0;
    
    • ret 初始为 0,所有二进制位均为 0
  2. 逐位统计与构造结果

    • 外层循环:遍历 32 位中的每一位。
      for (int i = 0; i < 32; i++)
      
    • 内层循环:统计当前位 i 的总出现次数。
      for (int x : nums) {if (((x >> i) & 1) == 1) sum++;
      }
      
    • 模 3 运算
      sum %= 3;
      
    • 设置结果位
      if (sum == 1) ret |= (1 << i);
      

总结

位运算法通过逐位统计和模 3 运算,以 O(n) 时间复杂度和 O(1) 空间复杂度高效解决了“只出现一次的数字 II”问题。其核心思想是将问题分解到每个二进制位上,利用数学性质过滤重复元素。相较于哈希表法和排序法,位运算法在空间和效率上表现更优,尤其适合处理大规模数据或内存受限的场景。

扩展思考

  • 通用性:若问题改为“其他元素出现 k 次”,可将模 3 改为模 k。
  • 有限状态机:通过位运算模拟三进制状态转移,可进一步优化常数时间。

关键点

  • 理解二进制位的独立性及模运算的过滤作用。
  • 处理负数时算术右移的特性。

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