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对于一个问题的算法来说，之所以称之为算法，首先它必须能够解决这个问题（称为准确性）。其次，通过这个算法编写的程序要求在任何情况下不能崩溃（称为健壮性）。如果准确性和健壮性都满足，接下来，就要考虑最重要的一点：通过算法编写的程序，运行的效率怎么样。
运行效率体现在两方面：
算法的运行时间。（称为“时间复杂度”）
运行算法所需的内存空间大小。（称为“空间复杂度”）
好算法的标准就是：在符合算法本身的要求的基础上，使用算法编写的程序运行的时间短，运行过程中占用的内存空间少，就可以称这个算法是“好算法”。
> 给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗？
示例 1:输入: [2,2,1] 输出: 1
示例 2:输入: [4,1,2,1,2] 输出: 4
思路
使用额外HashMap来存储每一个数组元素，最后取出个数为1的那一个（看到题目，实在没有啥好思路，这个方法运行效率肯定非常低）
代码实现
class Solution {
public int singleNumber(int[] nums) {
Map temp = new HashMap<>();
for (int i : nums) {
temp.put(i, temp.get(i) == null ? 1 : temp.get(i) + 1);
}
for (int i : nums) {
if (temp.get(i) == 1) {
return i;
}
}
return 0;
}
} 复杂度分析
时间复杂度：O(n+n) = O(n)。 for 循环的时间复杂度是 O(n)。
空间复杂度：O(n)。hashmap需要的空间跟nums中元素个数相等。
执行结果
思路
任何数与0异或为其本身：0 ^ n => n
相同的数异或为0： n ^ n => 0
XOR（异或） 满足交换律和结合律：a ^ b ^ a = (a ^ a) ^ b = 0 ^ b = b
所以我们只需要将所有的数进行 XOR 操作，得到那个唯一的数字。
代码实现
class Solution {
public int singleNumber(int[] nums) {
int result = 0;
for(int i : nums) {
result^=i;
}
return result;
}
}复杂度分析
时间复杂度：O(n)。只需要将nums元素遍历一遍，所以时间复杂度为nums中元素的个数。
空间复杂度：O(1)。
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