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文章目录

  • 题目描述与示例
    • 题目描述
    • 输入描述
    • 输出描述:
    • 示例 1
      • 输入
      • 输出
      • 说明
  • 解题思路
  • 代码
    • Python
    • Java
    • C++
    • 时空复杂度
  • 华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练

题目描述与示例

题目描述

明明生成了N1500 之间的随机整数。请你删去其中重复的数字,即相同的数字只保留一个,把其余相同的数去掉,然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序输出。

数据范围: 1 ≤ N ≤ 1000 ,输入的数字大小 val 满足 1 ≤ val ≤ 500

输入描述

第一行先输入随机整数的个数 N 。 接下来的 N 行每行输入一个整数,代表明明生成的随机数。

输出描述:

输出多行,表示输入数据处理后的结果。

示例 1

输入

3
2
2
1

输出

1
2

说明

输入解释: 第一个数字是 3,也即这个样例的 N = 3,说明用计算机生成了 31500 之间的随机整数,接下来每行一个输入随机数字,共 3 行,也即这 3 个随机数字为:2 2 1

输出解释:2 2 1中,出现了重复的2,只需要输出一个2即可,而且要按照从小到大的顺序输出全部整数,即依次输出1 2

解题思路

这道题直接运用哈希集合不包含重复元素的性质,将每一个整数都加入哈希集合num_set中。

由于哈希集合是一种无序的数据结构,为了从小到大依次输出所有元素,需要在所有元素输入完毕之后,将哈希集合num_set转化为列表num_lst。对列表num_lst就可以进行排序了,排序完成后,在一个for循环内依次输出num_lst中的所有元素即可。

代码

Python

# 题目:2023Q1A-明明的随机数
# 分值:100
# 作者:闭着眼睛学数理化
# 算法:哈希集合
# 代码有看不懂的地方请直接在群上提问N = int(input())# 初始化一个哈希集合num_set,用于储存所有不重复元素
num_set = set()# 遍历N次,依次输入数字
for _ in range(N):num_set.add(int(input()))# 哈希集合是无序的数据结构,所以要将哈希集合转化为列表后再排序
num_lst = list(num_set)
# 对列表进行排序
num_lst.sort()# 遍历num_lst中的所有元素,按照从小到大的顺序依次输出
for num in num_lst:print(num)

Java

import java.util.HashSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);int N = scanner.nextInt();HashSet<Integer> num_set = new HashSet<>();for (int i = 0; i < N; i++) {num_set.add(scanner.nextInt());}ArrayList<Integer> num_lst = new ArrayList<>(num_set);Collections.sort(num_lst);for (int num : num_lst) {System.out.println(num);}}
}

C++

#include <iostream>
#include <unordered_set>
#include <vector>
#include <algorithm>int main() {int N;std::cin >> N;std::unordered_set<int> num_set;for (int i = 0; i < N; i++) {int num;std::cin >> num;num_set.insert(num);}std::vector<int> num_lst(num_set.begin(), num_set.end());std::sort(num_lst.begin(), num_lst.end());for (int num : num_lst) {std::cout << num << std::endl;}return 0;
}

时空复杂度

时间复杂度:O(NlogN)。排序所需的时间复杂度。

空间复杂度:O(N)。哈希集合所占的额外空间。


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