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前言

这是刷算法题的第九天，用到的语言是JS
题目：力扣 3396. 使数组元素互不相同所需的最少操作次数（简单）

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一、题目内容

给你一个整数数组 nums，你需要确保数组中的元素 互不相同 。为此，你可以执行以下操作任意次：

从数组的开头移除 3 个元素。如果数组中元素少于 3 个，则移除所有剩余元素。
注意：空数组也视作为数组元素互不相同。返回使数组元素互不相同所需的 最少操作次数 。

示例 1：
输入： nums = [1,2,3,4,2,3,3,5,7]
输出： 2
解释：
第一次操作：移除前 3 个元素，数组变为 [4, 2, 3, 3, 5, 7]。
第二次操作：再次移除前 3 个元素，数组变为 [3, 5, 7]，此时数组中的元素互不相同。
因此，答案是 2。

示例 2：
输入： nums = [4,5,6,4,4]
输出： 2
解释：
第一次操作：移除前 3 个元素，数组变为 [4, 4]。
第二次操作：移除所有剩余元素，数组变为空。
因此，答案是 2。

示例 3：
输入： nums = [6,7,8,9]
输出： 0
解释：
数组中的元素已经互不相同，因此不需要进行任何操作，答案是 0。

提示：

1 <= nums.length <= 100
1 <= nums[i] <= 100

二、解题方法

1. 暴力解法

直接双重for循环
！！！需要注意的一点：在每次进行删除操作后，需要将 i 重新赋值为 -1，这是因为删除后，后面的元素会前置，而 i 却是继续往后检索，从而可能导致错过某个元素的检索！！！

代码如下（实例）：

/*** @param {number[]} nums* @return {number}*/
var minimumOperations = function(nums) {// 不知道为什么我总是想到哈希函数// 先想想有什么暴力解法，然后再优化// 暴力解法：for循环，一旦遇到相等的元素，马上执行移除前三个元素操作（如果少于三个，则移除所有）//          每执行一次删除操作，count + 1let count = 0for(let i = 0; i < nums.length - 1; i++) {for(let j = i + 1; j < nums.length; j++) {if(nums[i] === nums[j]) {if(nums.length < 3) {nums.splice(0) // 从索引0开始，删到最后一个count++i = -1 // 重新开始遍历  ！！！！！！} else {nums.splice(0, 3) // 从索引0开始，移除前三个元素count++i = -1 // 重新开始遍历  ！！！！！！}}}}return count
}

2. 哈希函数

使用哈希函数来解决，若哈希表中含有该元素，则进行相应的 删除 操作，并且记录count+1
注意：循环结束的 条件

代码如下（示例）：

/*** @param {number[]} nums* @return {number}*/
var minimumOperations = function (nums) {// 不知道为什么我总是想到哈希函数// 先想想有什么暴力解法，然后再优化// 哈希函数 遍历数组// 判断当前元素是否存在于hash表中，如果存在，则进行删除操作，// 此处遇到的坑，while循环的语句结束条件的错误！！！// 具体表现为：如果当前数组是互不相同的数组了，但是数组的长度又大于0，则while循环不会结束，所以要手动结束// 手动结束的条件一直没有想到，不知道怎么写// 但是肯定是nums空了或者其中的元素互不相同就结束了// 所以干脆在while循环时进行判断，在 nums空了或者其中的元素互不相同 时就不再进行while循环let count = 0while (nums.length > 0 && nums.length !== new Set(nums).size) {const seen = new Set() // 注意，此处集合要在循环体里面定义for (let i = 0; i < nums.length; i++) {// 如果当前元素存在于哈希表(集合)中，则进行nums的删除操作，并且count的记录 +1，if (seen.has(nums[i])) {count++const num = nums.length >= 3 ? 3 : nums.lengthnums.splice(0, num)// nums.splice(0, Math.min(3, nums.length))  二选一break}seen.add(nums[i])}// 此处是结束while循环的关键！！！ 不要了，这里有误// if (seen.size === nums.length) break// 在这行代码中，while 循环的结束条件是通过 if (seen.size === nums.length) break 来判断的，但这可能会导致逻辑不够清晰。可以改进为直接在 while 循环的条件中加入更明确的判断条件。// 改进后的 while 循环条件如下：// while (nums.length > 0 && new Set(nums).size !== nums.length) {}// 这样，循环会在以下两种情况下结束：// 数组为空（nums.length === 0）// 数组中的元素已经互不相同（new Set(nums).size === nums.length） 因为集合中的元素是互不相同的// Set  { 1, 2, 3 }   nums[1, 1, 1, 2, 2, 3]   nums转换成集合就是Set(3) { 1, 2, 3 }}return count
}

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3. 官方题解

3.1 方法一：模拟

思路与算法

题目要求执行操作使得数组中的剩余元素是否互不相同，最直接的方法即每次从数组开头跳过 3 个元素，并检测数组中剩余元素是否存在重复元素，我们可以用一个哈希表来检测数组是否存在重复元素即可。

代码如下（示例）：

var minimumOperations = function(nums) {let ans = 0;for (let i = 0; i < nums.length; i += 3, ans++) {if (checkUnique(nums, i)) {return ans;}}return ans;
};const checkUnique = (nums, start) => {let seen = new Set();for (let i = start; i < nums.length; i++) {if (seen.has(nums[i])) {return false;}seen.add(nums[i]);}return true;
}作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-number-of-operations-to-make-elements-in-array-distinct/solutions/3634685/shi-shu-zu-yuan-su-hu-bu-xiang-tong-suo-cay1s/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

复杂度分析：

时间复杂度：O(n ²)，n 表示给定数组 nums 的长度。每次检测剩余的数组中是否存在重复元素，需要时间最多为 O(n)，一共最多需要检测 n 次，因此总的时间为 O(n ²)。

空间复杂度：O(n)，n 表示给定数组 nums 的长度。每次检测数组是否含有重复元素时，需要用哈希表记录已经出现的元素，最多存在 n 个元素需要记录，因此需要的空间为 O(n)。

链接：力扣本题官方题解
来源：力扣（LeetCode）

3.2 方法二：倒序遍历

思路与算法

假设重复元素 x 在数组索引 i,j 处出现，若此时满足 i < j，则至少需要移除索引 i 之前所有的元素，则此时问题转换为求数组满足所有元素互不相同的最长后缀。由于每次需要移除 3 个元素，此时移除索引 i 之前的所有元素 nums[0⋯i]，至少需要 ⌈(i+1) / 3⌉ = ⌊i / 3⌋ + 1 次移除操作。

假设数组长度为 n，我们尝试倒序遍历数组，同时用 seen 记录已经出现的元素，当遍历到第一个重复元素 nums[i] 时，即该元素已经在当前的后缀中存在，此时返回最少操作次数 ⌊i / 3⌋ + 1 ，如果数组中不存在重复元素，则返回 0。

代码如下（示例）：

var minimumOperations = function(nums) {const seen = new Array(128).fill(false);for (let i = nums.length - 1; i >= 0; i--) {if (seen[nums[i]]) {return Math.floor(i / 3) + 1;}seen[nums[i]] = true;}return 0;
};作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-number-of-operations-to-make-elements-in-array-distinct/solutions/3634685/shi-shu-zu-yuan-su-hu-bu-xiang-tong-suo-cay1s/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)，n 表示给定数组 nums 的长度。只需遍历一遍数组即可，需要的时间为 O(n)。

空间复杂度：O(n)，n 表示给定数组 nums 的长度。需要使用哈希表保存已经遍历过的数据，最多需要保存 n 个元素，需要的空间为 O(n)。

链接：力扣本题官方题解
来源：力扣（LeetCode）