难度: Medium
给你一个由 正 整数组成的数组 nums 。
你必须取出数组中的每个整数，反转其中每个数位，并将反转后得到的数字添加到数组的末尾。这一操作只针对 nums 中原有的整数执行。
返回结果数组中 不同 整数的数目。
示例 1：
输入：nums = [1,13,10,12,31] 输出：6 解释：反转每个数字后，结果数组是 [1,13,10,12,31,1,31,1,21,13] 。 反转后得到的数字添加到数组的末尾并按斜体加粗表示。注意对于整数 10 ，反转之后会变成 01 ，即 1 。 数组中不同整数的数目为 6（数字 1、10、12、13、21 和 31）。
示例 2：
输入：nums = [2,2,2] 输出：1 解释：反转每个数字后，结果数组是 [2,2,2,2,2,2] 。 数组中不同整数的数目为 1（数字 2）。
提示：
1 <= nums.length <= 1051 <= nums[i] <= 106运行时间: 153 ms
内存: 41.8 MB
class Solution:
def countDistinctIntegers(self, nums: List[int]) -> int:
for i in range(len(nums)):
nums.append(int(str(nums[i])[::-1]))
return len(set(nums))
该题解采用了直接的方法来解决问题。首先，遍历数组 nums 中的每个整数，将其转换为字符串，然后反转字符串，并将反转后的字符串再转换回整数。这些反转后的整数被添加到原始数组 nums 的末尾。利用 Python 的 set 数据结构，可以自动过滤掉重复的元素，因此最后返回 set(nums) 的长度即可得到不同整数的数目。
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)
class Solution:
def countDistinctIntegers(self, nums: List[int]) -> int:
# 遍历原始数组中的每个数字
for i in range(len(nums)):
# 将数字转换为字符串，反转，并转换回整数后添加到数组末尾
nums.append(int(str(nums[i])[::-1]))
# 利用 set 集合去重，并返回不同数字的数量
return len(set(nums))
在题解的实现中，将反转后的整数添加到原始数组 nums 的末尾确实可能会影响遍历过程，因为这种操作改变了数组的长度。然而，在此题解的 for 循环中，循环的终止条件是固定的，即在循环开始前就通过 len(nums) 确定，这意味着遍历的范围不会因为数组长度的增加而改变。因此，尽管数组长度增加了，但遍历的次数是基于原始数组的长度，不会遍历到新增的反转后的整数。
在 Python 中，将字符串转换为整数时，前导零会自动被忽略。例如，字符串 '01' 在转换为整数时会变成 1。因此，在题解中，通过 str(nums[i])[::-1] 反转字符串并用 int() 函数转换回整数时，自动处理了前导零的问题，不需要特殊的处理措施。
Python 中的 set 是基于哈希表实现的，这使得其在插入和查找操作上的平均时间复杂度为 O(1)。然而，当处理大量数据时，哈希表可能需要多次重新哈希以调整大小，这可能会导致性能下降，特别是在内存受限的情况下。此外，哈希冲突的增加也可能降低性能。尽管 set 的去重操作通常效率较高，但在极端情况下，性能可能会成为瓶颈。
如果数组 nums 非常大，当前的方法可能不是最优的。首先，数组长度的增加导致内存消耗增加，因为反转的整数被添加到数组中，实际上使数组大小翻倍。其次，遍历和反转操作本身就需要 O(n) 时间。一种更高效的方法可能是先计算出所有反转的整数，然后将这些整数与原始数组合并，一次性转换为 set，避免了数组大小的翻倍，也减少了不必要的内存占用。