数组去重：双指针与哈希表去重策略解析与实践
数组去重是编程中常见的问题，尤其是在处理数据时，我们需要确保数组中的元素是唯一的。在LeetCode等编程竞赛平台，数组去重问题也是高频考题。本文将围绕数组去重这一主题，分别介绍双指针和哈希表两种去重策略，并通过实际代码示例进行解析和实践。
双指针去重
原理
双指针去重的基本思想是使用两个指针，一个用于遍历数组，另一个用于指向下一个不重复元素的插入位置。通过比较当前遍历元素与插入位置指向的元素，我们可以决定是否将当前元素插入到结果数组中。
代码实现
以下是一个使用双指针去重的方法，适用于排序后的数组：
python
def removeDuplicates(nums):
if not nums:
return 0
slow = 0 指向下一个不重复元素的插入位置
for fast in range(1, len(nums)):
if nums[slow] != nums[fast]:
slow += 1
nums[slow] = nums[fast]
return slow + 1 返回去重后的数组长度
分析
- 时间复杂度：O(n)，其中n是数组的长度。每个元素最多被访问两次，一次是快指针，一次是慢指针。
- 空间复杂度：O(1)，不需要额外的存储空间。
哈希表去重
原理
哈希表去重利用哈希表（在Python中为字典）的特性，通过键值对存储数组元素，键为元素值，值为元素出现的次数。遍历数组时，将每个元素作为键插入哈希表，如果键已存在，则忽略该元素；否则，将键值对的值设置为1。将哈希表中的键值对转换为数组，得到去重后的数组。
代码实现
以下是一个使用哈希表去重的方法：
python
def removeDuplicates(nums):
if not nums:
return 0
hash_table = {}
for num in nums:
if num not in hash_table:
hash_table[num] = 1
return len(hash_table) 返回去重后的数组长度
分析
- 时间复杂度：O(n)，其中n是数组的长度。每个元素最多被访问两次，一次是插入哈希表，一次是检查哈希表。
- 空间复杂度：O(n)，在最坏的情况下，每个元素都是唯一的，需要存储n个键值对。
双指针与哈希表去重的比较
- 时间复杂度：双指针去重通常比哈希表去重更快，尤其是在数组已经排序的情况下。
- 空间复杂度：双指针去重只需要常数级别的额外空间，而哈希表去重需要与数组长度成比例的额外空间。
- 适用场景：双指针去重适用于排序后的数组，而哈希表去重适用于未排序的数组。
实践案例
假设我们有一个未排序的数组 `[1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5]`，我们需要对其进行去重。
使用双指针去重
python
nums = [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5]
length = removeDuplicates(nums)
print(nums[:length]) 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
使用哈希表去重
python
nums = [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5]
length = removeDuplicates(nums)
print(nums[:length]) 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
总结
数组去重是编程中常见的问题，本文介绍了两种常用的去重策略：双指针和哈希表。双指针去重适用于排序后的数组，而哈希表去重适用于未排序的数组。在实际应用中，根据具体场景选择合适的去重方法可以提高代码的效率和可读性。
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