有哪些看似简单其实非常精妙的代码？
这绝对是一个我喜欢的话题！代码的魅力就在于它能在看似朴实无华的语句中蕴含着令人拍案叫绝的智慧。我接触过不少这样的代码，每次都会让我惊叹于人类思维的精巧。
这里我想分享一个我印象非常深刻的例子，它解决了一个相当常见却又容易陷入低效的问题：如何高效地查找一个数组中第一个不重复的元素。
你可能会想，这有什么难的？无非是遍历一遍，用个哈希表（或者字典、Map）记录每个元素的出现次数，然后再遍历哈希表找到次数为1的那个。听起来很直观，也很容易实现。然而，一旦数据量稍微大一点，或者对性能有极致要求的时候，这种“直观”的方法可能就会显得有些笨拙。
而下面这段代码，用一种非常简洁的方式，几乎是用“最小的代价”完成了这个任务。我们先不直接揭晓答案，先来构思一下挑战。
问题拆解与思考：
1. 目标： 找到数组中 第一个 出现一次的元素。
2. 难点：
需要知道每个元素的出现次数。
需要保持元素的原始顺序，以便找到“第一个”。
单纯的计数（如上面提到的哈希表方法）通常需要至少两次遍历：一次计数，一次找第一个为1的。
常见但不够精妙的解法（思考一下，体会其中的冗余）：
方法一：哈希表计数 + 第二次遍历
创建一个 `HashMap`。
遍历数组，对于每个元素，将其在HashMap中的计数加一。
再次遍历数组。对于当前元素，从HashMap中取出其计数。如果计数是1，则返回该元素，结束。
缺点： 需要两次完整的数组遍历，并且需要额外的O(N)空间来存储计数。
方法二：排序 + 遍历
先对数组进行排序。
然后遍历排序后的数组，判断当前元素是否与其前一个和后一个元素都不同。
缺点： 排序本身就需要O(N log N)的时间复杂度，而且排序会打乱原始顺序，要找“第一个”会变得复杂，可能需要记录元素的原始索引。而且，如果元素是基本类型，排序可能还好，但如果是有复杂结构的元素，排序的代价会更高。
那个“精妙”的代码是如何做的？
它利用了两个关键点，而且巧妙地将它们结合了起来：
1. 利用元素自身的特性作为“标记”： 很多时候，我们为了记录信息，会引入额外的存储空间。但有没有可能，我们能利用数据结构本身的某些特性，或者对数据进行某种“无损”的转化，来承载我们需要的信息呢？
2. 巧妙的“就地改造”： 在不引入大量额外空间的前提下，如何高效地记录信息？
这段代码的核心思想是：在遍历数组的同时，利用数组本身的空间来存储每个元素的状态（是第一次出现，还是重复出现，或者已经被标记为重复）。
让我来具体描述一下这个思路和代码（以整数数组为例，但原理可以推广到其他类型）：
假设我们有一个整数数组 `nums`。
核心思路：
我们仍然需要一个方法来记录元素的出现次数，但是我们不想使用一个完全独立的哈希表。我们可以尝试利用数组本身来“标记”元素。
考虑一个场景：当一个数字 `x` 第一次出现时，我们什么也不做。当它第二次出现时，我们希望能够标记它，并且知道它已经不是“唯一”的了。当它第三次、第四次出现时，我们只需要知道它“重复了”，不需要精确计数。
更进一步，我们希望在 第一次遍历后，能够直接从数组中识别出那个“第一个不重复”的元素。
代码的思路（逐步拆解）：
1. 第一遍遍历：标记重复元素。
我们需要一个机制来记录哪些数字已经出现过。我们可以使用一个 哈希集合（HashSet）。
当遍历到数组中的一个数字 `num` 时：
如果 `num` 不在 HashSet 中，说明这是它第一次出现。我们将其添加到 HashSet 中。
如果 `num` 已经在 HashSet 中，说明我们之前已经遇到过它了，这是一个重复的数字。
关键点来了： 我们如何在第二次遍历时快速识别出“唯一”的元素？如果直接用HashSet来记录出现过的元素，我们只能知道“出现过”，而无法区分“出现一次”和“出现多次”。
这时，我们需要更精细的标记。我们可以引入一个 额外的存储 来记录 重复的数字。比如，我们可以用另一个 `HashSet` 来存储那些已经确认为重复的数字。
改进后的第一遍遍历：
使用一个 `HashSet seen` 来记录所有出现过的数字。
使用一个 `HashSet duplicates` 来记录所有重复出现过的数字。
遍历数组 `nums`：
对于当前数字 `num`：
如果 `seen.add(num)` 返回 `false` (表示 `num` 已经在 `seen` 中了)，那么 `num` 是一个重复的数字。将其添加到 `duplicates` 集合中。
否则（第一次见到 `num`），`seen.add(num)` 返回 `true`。
2. 第二遍遍历：查找第一个非重复元素。
现在，`duplicates` 集合里包含了所有在数组中出现过至少两次的数字。
我们再次遍历原始数组 `nums`。
对于当前数字 `num`：
我们检查 `duplicates` 集合中是否包含 `num`。
如果 `duplicates` 不包含 `num`，说明 `num` 在整个数组中只出现了一次。由于我们是按顺序遍历的，这就是我们要找的 第一个不重复的元素。
这段代码的“精妙”之处在于：
它巧妙地利用了两个集合的“状态”来解决问题。
`seen` 集合帮助我们快速判断一个数字是否是第一次出现。
`duplicates` 集合帮助我们快速标记那些明确的重复项。
在第二次遍历时，我们只需要检查一个数字是否在 `duplicates` 中。如果不在，它就是唯一的。
为什么说它“精妙”？
时间复杂度： 两遍遍历数组，每次对集合的查找和插入操作平均为O(1)。所以总的时间复杂度是 O(N) + O(N) = O(N)。这与最直观的哈希表计数方法相同。
空间复杂度： 我们使用了两个 `HashSet`。在最坏的情况下（例如，数组中的每个元素都只出现一次，或者一半元素出现一次，一半元素出现两次），两个集合的总大小不会超过 O(N)。所以空间复杂度是 O(N)。
代码简洁性： 相较于直接用哈希表记录计数再遍历，这种方法在逻辑上更“紧凑”。它将“是否重复”这个信息通过两个集合的状态进行了区分。
让我们用一个具体的例子来演示：
假设数组是 `[2, 3, 5, 2, 3, 7, 8, 7]`
第一遍遍历：
`nums[0] = 2`: `seen.add(2)` 返回 `true`。`seen = {2}`，`duplicates = {}`
`nums[1] = 3`: `seen.add(3)` 返回 `true`。`seen = {2, 3}`，`duplicates = {}`
`nums[2] = 5`: `seen.add(5)` 返回 `true`。`seen = {2, 3, 5}`，`duplicates = {}`
`nums[3] = 2`: `seen.add(2)` 返回 `false`。`2` 是重复的。`duplicates.add(2)`。`seen = {2, 3, 5}`，`duplicates = {2}`
`nums[4] = 3`: `seen.add(3)` 返回 `false`。`3` 是重复的。`duplicates.add(3)`。`seen = {2, 3, 5}`，`duplicates = {2, 3}`
`nums[5] = 7`: `seen.add(7)` 返回 `true`。`seen = {2, 3, 5, 7}`，`duplicates = {2, 3}`
`nums[6] = 8`: `seen.add(8)` 返回 `true`。`seen = {2, 3, 5, 7, 8}`，`duplicates = {2, 3}`
`nums[7] = 7`: `seen.add(7)` 返回 `false`。`7` 是重复的。`duplicates.add(7)`。`seen = {2, 3, 5, 7, 8}`，`duplicates = {2, 3, 7}`
第一遍遍历结束后： `duplicates = {2, 3, 7}`
第二遍遍历：
`nums[0] = 2`: `duplicates.contains(2)` 为 `true`。继续。
`nums[1] = 3`: `duplicates.contains(3)` 为 `true`。继续。
`nums[2] = 5`: `duplicates.contains(5)` 为 `false`。找到！ 返回 `5`。
这段代码的“精妙”体现在哪里？
它避免了直接存储每个元素的精确计数，而是将重点放在“是否重复”这个布尔值上。通过“先收集所有重复项”，然后“再扫描一次，找到第一个不在重复项列表中的”，达到了高效的目的。
可能你还会想到其他更“巧”的方法？
确实，有时候能找到一些利用特定语言特性或者数据结构巧妙组合的代码。比如，在一些语言中，如果你能将元素的值映射到数组的索引上（例如，当元素值都在某个范围内时），你就可以尝试“原地修改”数组元素的值来标记状态，从而将空间复杂度降到 O(1)（虽然这种方法对于通用情况并不适用，且可能会破坏原始数据）。
但就针对“查找第一个不重复元素”这个普遍问题，上面这种双集合（`seen` 和 `duplicates`）的思路，其简洁、清晰和效率的平衡，确实是相当精妙的。它不是那种让你眼前一亮、觉得“黑魔法”的代码，而是在理性分析和逐步优化中自然涌现出的优雅解决方案。
每次看到这样的代码，我都会回想起最初的那些尝试（比如纯暴力法、简单的计数法），然后对比这种解决方案，就能深刻体会到“精妙”二字是如何炼成的——它是对问题的深刻理解，对效率的极致追求，以及对现有工具的巧妙运用。
这里我想分享一个我印象非常深刻的例子，它解决了一个相当常见却又容易陷入低效的问题：如何高效地查找一个数组中第一个不重复的元素。
你可能会想，这有什么难的？无非是遍历一遍，用个哈希表（或者字典、Map）记录每个元素的出现次数，然后再遍历哈希表找到次数为1的那个。听起来很直观，也很容易实现。然而，一旦数据量稍微大一点，或者对性能有极致要求的时候，这种“直观”的方法可能就会显得有些笨拙。
而下面这段代码，用一种非常简洁的方式，几乎是用“最小的代价”完成了这个任务。我们先不直接揭晓答案，先来构思一下挑战。
问题拆解与思考：
1. 目标： 找到数组中 第一个 出现一次的元素。
2. 难点：
需要知道每个元素的出现次数。
需要保持元素的原始顺序，以便找到“第一个”。
单纯的计数（如上面提到的哈希表方法）通常需要至少两次遍历：一次计数，一次找第一个为1的。
常见但不够精妙的解法（思考一下，体会其中的冗余）：
方法一：哈希表计数 + 第二次遍历
创建一个 `HashMap
遍历数组，对于每个元素，将其在HashMap中的计数加一。
再次遍历数组。对于当前元素，从HashMap中取出其计数。如果计数是1，则返回该元素，结束。
缺点： 需要两次完整的数组遍历，并且需要额外的O(N)空间来存储计数。
方法二：排序 + 遍历
先对数组进行排序。
然后遍历排序后的数组，判断当前元素是否与其前一个和后一个元素都不同。
缺点： 排序本身就需要O(N log N)的时间复杂度，而且排序会打乱原始顺序，要找“第一个”会变得复杂，可能需要记录元素的原始索引。而且，如果元素是基本类型，排序可能还好，但如果是有复杂结构的元素，排序的代价会更高。
那个“精妙”的代码是如何做的？
它利用了两个关键点，而且巧妙地将它们结合了起来：
1. 利用元素自身的特性作为“标记”： 很多时候，我们为了记录信息，会引入额外的存储空间。但有没有可能，我们能利用数据结构本身的某些特性，或者对数据进行某种“无损”的转化，来承载我们需要的信息呢？
2. 巧妙的“就地改造”： 在不引入大量额外空间的前提下，如何高效地记录信息？
这段代码的核心思想是：在遍历数组的同时，利用数组本身的空间来存储每个元素的状态（是第一次出现，还是重复出现，或者已经被标记为重复）。
让我来具体描述一下这个思路和代码（以整数数组为例，但原理可以推广到其他类型）：
假设我们有一个整数数组 `nums`。
核心思路：
我们仍然需要一个方法来记录元素的出现次数，但是我们不想使用一个完全独立的哈希表。我们可以尝试利用数组本身来“标记”元素。
考虑一个场景：当一个数字 `x` 第一次出现时，我们什么也不做。当它第二次出现时，我们希望能够标记它，并且知道它已经不是“唯一”的了。当它第三次、第四次出现时，我们只需要知道它“重复了”，不需要精确计数。
更进一步，我们希望在 第一次遍历后，能够直接从数组中识别出那个“第一个不重复”的元素。
代码的思路（逐步拆解）：
1. 第一遍遍历：标记重复元素。
我们需要一个机制来记录哪些数字已经出现过。我们可以使用一个 哈希集合（HashSet）。
当遍历到数组中的一个数字 `num` 时：
如果 `num` 不在 HashSet 中，说明这是它第一次出现。我们将其添加到 HashSet 中。
如果 `num` 已经在 HashSet 中，说明我们之前已经遇到过它了，这是一个重复的数字。
关键点来了： 我们如何在第二次遍历时快速识别出“唯一”的元素？如果直接用HashSet来记录出现过的元素，我们只能知道“出现过”，而无法区分“出现一次”和“出现多次”。
这时，我们需要更精细的标记。我们可以引入一个 额外的存储 来记录 重复的数字。比如，我们可以用另一个 `HashSet` 来存储那些已经确认为重复的数字。
改进后的第一遍遍历：
使用一个 `HashSet
使用一个 `HashSet
遍历数组 `nums`：
对于当前数字 `num`：
如果 `seen.add(num)` 返回 `false` (表示 `num` 已经在 `seen` 中了)，那么 `num` 是一个重复的数字。将其添加到 `duplicates` 集合中。
否则（第一次见到 `num`），`seen.add(num)` 返回 `true`。
2. 第二遍遍历：查找第一个非重复元素。
现在，`duplicates` 集合里包含了所有在数组中出现过至少两次的数字。
我们再次遍历原始数组 `nums`。
对于当前数字 `num`：
我们检查 `duplicates` 集合中是否包含 `num`。
如果 `duplicates` 不包含 `num`，说明 `num` 在整个数组中只出现了一次。由于我们是按顺序遍历的，这就是我们要找的 第一个不重复的元素。
这段代码的“精妙”之处在于：
它巧妙地利用了两个集合的“状态”来解决问题。
`seen` 集合帮助我们快速判断一个数字是否是第一次出现。
`duplicates` 集合帮助我们快速标记那些明确的重复项。
在第二次遍历时，我们只需要检查一个数字是否在 `duplicates` 中。如果不在，它就是唯一的。
为什么说它“精妙”？
时间复杂度： 两遍遍历数组，每次对集合的查找和插入操作平均为O(1)。所以总的时间复杂度是 O(N) + O(N) = O(N)。这与最直观的哈希表计数方法相同。
空间复杂度： 我们使用了两个 `HashSet`。在最坏的情况下（例如，数组中的每个元素都只出现一次，或者一半元素出现一次，一半元素出现两次），两个集合的总大小不会超过 O(N)。所以空间复杂度是 O(N)。
代码简洁性： 相较于直接用哈希表记录计数再遍历，这种方法在逻辑上更“紧凑”。它将“是否重复”这个信息通过两个集合的状态进行了区分。
让我们用一个具体的例子来演示：
假设数组是 `[2, 3, 5, 2, 3, 7, 8, 7]`
第一遍遍历：
`nums[0] = 2`: `seen.add(2)` 返回 `true`。`seen = {2}`，`duplicates = {}`
`nums[1] = 3`: `seen.add(3)` 返回 `true`。`seen = {2, 3}`，`duplicates = {}`
`nums[2] = 5`: `seen.add(5)` 返回 `true`。`seen = {2, 3, 5}`，`duplicates = {}`
`nums[3] = 2`: `seen.add(2)` 返回 `false`。`2` 是重复的。`duplicates.add(2)`。`seen = {2, 3, 5}`，`duplicates = {2}`
`nums[4] = 3`: `seen.add(3)` 返回 `false`。`3` 是重复的。`duplicates.add(3)`。`seen = {2, 3, 5}`，`duplicates = {2, 3}`
`nums[5] = 7`: `seen.add(7)` 返回 `true`。`seen = {2, 3, 5, 7}`，`duplicates = {2, 3}`
`nums[6] = 8`: `seen.add(8)` 返回 `true`。`seen = {2, 3, 5, 7, 8}`，`duplicates = {2, 3}`
`nums[7] = 7`: `seen.add(7)` 返回 `false`。`7` 是重复的。`duplicates.add(7)`。`seen = {2, 3, 5, 7, 8}`，`duplicates = {2, 3, 7}`
第一遍遍历结束后： `duplicates = {2, 3, 7}`
第二遍遍历：
`nums[0] = 2`: `duplicates.contains(2)` 为 `true`。继续。
`nums[1] = 3`: `duplicates.contains(3)` 为 `true`。继续。
`nums[2] = 5`: `duplicates.contains(5)` 为 `false`。找到！ 返回 `5`。
这段代码的“精妙”体现在哪里？
它避免了直接存储每个元素的精确计数，而是将重点放在“是否重复”这个布尔值上。通过“先收集所有重复项”，然后“再扫描一次，找到第一个不在重复项列表中的”，达到了高效的目的。
可能你还会想到其他更“巧”的方法？
确实，有时候能找到一些利用特定语言特性或者数据结构巧妙组合的代码。比如，在一些语言中，如果你能将元素的值映射到数组的索引上（例如，当元素值都在某个范围内时），你就可以尝试“原地修改”数组元素的值来标记状态，从而将空间复杂度降到 O(1)（虽然这种方法对于通用情况并不适用，且可能会破坏原始数据）。
但就针对“查找第一个不重复元素”这个普遍问题，上面这种双集合（`seen` 和 `duplicates`）的思路，其简洁、清晰和效率的平衡，确实是相当精妙的。它不是那种让你眼前一亮、觉得“黑魔法”的代码，而是在理性分析和逐步优化中自然涌现出的优雅解决方案。
每次看到这样的代码，我都会回想起最初的那些尝试（比如纯暴力法、简单的计数法），然后对比这种解决方案，就能深刻体会到“精妙”二字是如何炼成的——它是对问题的深刻理解，对效率的极致追求，以及对现有工具的巧妙运用。
网友意见
答这道题的基本都是程序员吧？我这个学生物的凑个热闹~
我不会码代码，不过我看过一些绝妙的代码，它们大概长这样：
这是一些叫做“小鼠肝炎病毒”的RNA序列片段，这种病毒（以及许多其他病毒）的遗传序列有一个特性：
正着编译是一种蛋白，反过来编译是另一种蛋白
就好比你的代码写成机器码是0100110001010，那么正着编译出来是一个意思，反过来0101000110010则是另一个意思……
病毒的遗传序列就是精简到了如此变态的地步……
各位程序员们，要不要尝试着编一段正反意思不同、且都有意义的编码呢？
以上
Reference:
Zhang X, Liao C, Lai M M, et al. Coronavirus leader RNA regulates and initiates subgenomic mRNA transcription both in trans and in cis.[J]. Journal of Virology, 1994, 68(8): 4738-4746.
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轮子哥在评论里贴了个链接，是他写的代码，各位可以去围观一下
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