❓1207. 独一无二的出现次数

难度：简单

给你一个整数数组 arr，请你帮忙统计数组中每个数的出现次数。

如果每个数的出现次数都是独一无二的，就返回 true；否则返回 false。

示例 1：

输入：arr = [1,2,2,1,1,3]
输出：true
解释：在该数组中，1 出现了 3 次，2 出现了 2 次，3 只出现了 1 次。没有两个数的出现次数相同。

示例 2：

输入：arr = [1,2]
输出：false

示例 3：

输入：arr = [-3,0,1,-3,1,1,1,-3,10,0]
输出：true

提示：

• $1<=arr.length<=1000$
• $-1000<=arr[i]<=1000$

💡思路：哈希表

法一：直接使用哈希表

• 首先使用哈希表记录每个数字的出现次数；
• 随后再利用新的哈希表，统计不同的出现次数的数目。
• 如果不同的出现次数的数目等于不同数字的数目，则返回 true，否则返回 false。

法二：用数组来做哈希

• 此时可以定义一个2001大小的数组 cnts ，存储每个数字的出现次数；
• 再定义一个哈希表（数组）fre 用来记录频率是否重复出现过；
• 如果之前出现过，返回 false; 否则将该频率记标为出现；

🍁代码：(Java、C++)

法一：直接使用哈希表
Java

class Solution {
    public boolean uniqueOccurrences(int[] arr) {
        Map<Integer, Integer> cnts = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int num : arr) {
            cnts.put(num, cnts.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }
        Set<Integer> fre = new HashSet<Integer>();
        for (Map.Entry<Integer, Integer> cnt : cnts.entrySet()) {
            fre.add(cnt.getValue());
        }
        return fre.size() == cnts.size();
    }
}

C++

class Solution {
public:
    bool uniqueOccurrences(vector<int>& arr) {
        unordered_map<int, int> cnts;
        for(int num : arr){
            cnts[num]++;
        }
        unordered_set<int> fre;
        for(auto cnt : cnts){
            fre.insert(cnt.second);
        }
        return fre.size() == cnts.size();
    }
};

法二：用数组来做哈希
Java

class Solution {
    public boolean uniqueOccurrences(int[] arr) {
        int[] cnts = new int[2001]; // 统计数字出现的频率
        for (int num : arr) {
            cnts[num + 1000]++;
        }
        boolean[] fre = new boolean[1001]; // 看相同频率是否重复出现
        for (int cnt : cnts) {
            if (cnt != 0) {
                if(fre[cnt]) return false;
                else fre[cnt] = true;
            }
        }
        return true;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    bool uniqueOccurrences(vector<int>& arr) {
        int cnts[2001] = {0}; // 统计数字出现的频率
        for (int num : arr) {
            cnts[num + 1000]++;
        }
        bool fre[1001] = {false}; // 看相同频率是否重复出现
        for (int cnt : cnts) {
            if (cnt) {
                if(fre[cnt]) return false;
                else fre[cnt] = true;
            }
        }
        return true;
    }
};

🚀 运行结果：

🕔 复杂度分析：

• 时间复杂度：$O(n)$，其中 n 为数组的长度。遍历原始数组需要 $O(n)$ 时间，而遍历中间过程产生的哈希表又需要 $O(n)$ 的时间。法二，需要数组内数值的范围所对应的空间。
• 空间复杂度：$O(n)$。

题目来源：力扣。

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