Algorithm 如何查找在未排序列表中出现k次的元素，该列表具有O（1）个空间和O（n）个时间开销（元素大小有界）

这不是一个问题，而是一个聚合帖子

所以问题是：如果要查找n次出现的元素、对列表排序或查找所有唯一的值，如何实现O（1）空间和O（n）时间复杂度操作某些值类型的项（通常是整数或字符）列表

一张小纸条。这仅适用于具有固定值范围（例如整数、字符等）的值类型对象

更新

在排序或搜索出现k次、偶数次或唯一元素等的元素时，使用这种方法来实现O（1）空间和O（n）时间复杂性有很多问题。因此，请仔细阅读问题，尤其是第一句话。这是一篇FAQ风格的帖子，不是问题

而且，我知道答案，不需要一次又一次地发布。如果你觉得你可以添加一些有价值的东西-请随意编辑问题和主题中最长的答案（请注意，这是我自己的答案），这样它就会成为一个社区wiki

相关问题：

基本思想是O（1）空间复杂性实际上意味着内存消耗与数组的大小无关

因此，如果您正在操作的数组元素的范围有限（例如-128..127），则可以分配一个长度

max\u value-min\u value+1

的散列数组，以跟踪每个值的出现次数（现在称之为计数数组）

使用这种方法，您只需扫描数组一次（因此

O（n）

time complexity），累积每个值的出现次数，最后您可以回答以下问题：

是否存在外观为奇数/偶数的元素？只出现一次？任意出现次数？（只需扫描计数数组）

初始数组中显示的唯一值是什么（选择计数数组中值大于1的所有关键点）

对数组进行排序（稍微复杂一点，请参见下面的示例）

最后，在

Python

import random, sys
min_val = -5
max_val = 5
initial_array = [random.randint(min_val, max_val) for i in range (0,20)]
count_array = {i:0 for i in range(min_val,max_val+1)}

for elem in initial_array:
    count_array[elem]+=1

#print initial_array

#1. Find unique values
unique_values = [item for item, count in count_array.iteritems() if count>0]
#print unique_values

#2. Find n-time-appearing values
n=2
n_times_appear = [item for item, count in count_array.iteritems() if count==n]
#print n_times_appear

#3. Find odd times appearing numbers
odd_times_appear = [item for item, count in count_array.iteritems() if not count%2]
#print odd_times_appear

#4. Sort an array
#We don't actually sort an array - we just reconstruct it.
sorted_array = []
for item,count in sorted(count_array.iteritems()):
    for i in range(0,count):
        sorted_array.append(item)

#print sorted_array

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请随意添加其他语言实现，如果我错了，请纠正我：）

因为输入大小是有界的，您只需在输入上运行算法，然后找到结果。计数排序需要O（n），而查找数组的特定元素在排序数组中的特定出现时间是O（n）

如果您使用了一个稍微狡猾的参数，即每个项的唯一值的数量是固定的，那么您可以为每个唯一值创建一个哈希映射，即O（1）空间

现在，你的问题的答案是微不足道的。只需浏览列表一次，并累积哈希映射中出现的次数。O（n）时间

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请注意，要回答提出的问题，不需要排序。

我认为我根本不理解这个问题。也许你应该把它分开。例如，您希望如何在O（1）空间中使用数组？另外，你不能在少于O（n log n）的时间内对数组进行排序（尽管基数排序可以）。@AdrianRatnapala，请看下面的答案。@J0HN如果你能添加一个例子，让我更好地理解这个问题，我将不胜感激。如果你想让你的答案成为一个社区wiki，可以选中一个复选框。既然已经太晚了，你可以把它标出来，让版主来做。而且，听起来你想提出一个“规范问题”；如果是，请适当改写。你在帖子中两次说“这不是问题”。当五个人同意时，不要感到惊讶，这也就结束了。为了进一步扩展这一点，您可以对

O（n）

中的任何固定宽度整数类型进行二进制基数排序，然后扫描结果以执行您列出的任何其他操作。不过，这有点弱。综合回答+1。我唯一的批评是，为了回答这个问题（找到出现k次的元素），不需要排序.O（n）空间，而不是O（1）。