难度: Easy
给你一个整数数组 nums 。数组中唯一元素是那些只出现 恰好一次 的元素。
请你返回 nums 中唯一元素的 和 。
示例 1：
输入：nums = [1,2,3,2] 输出：4 解释：唯一元素为 [1,3] ，和为 4 。
示例 2：
输入：nums = [1,1,1,1,1] 输出：0 解释：没有唯一元素，和为 0 。
示例 3 ：
输入：nums = [1,2,3,4,5] 输出：15 解释：唯一元素为 [1,2,3,4,5] ，和为 15 。
提示：
1 <= nums.length <= 1001 <= nums[i] <= 100运行时间: 23 ms
内存: 16.0 MB
class Solution:
def sumOfUnique(self, nums: List[int]) -> int:
cnt = Counter(nums)
ans = 0
for k, v in cnt.items():
if v == 1:
ans += k
return ans
本题解采用哈希表来统计数组中每个元素出现的次数。通过Python的Counter类，首先统计数组nums中每个元素的出现次数。然后遍历这个计数哈希表，只将出现次数为1的元素相加，得到所有唯一元素的和。
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(1)
class Solution:
def sumOfUnique(self, nums: List[int]) -> int:
cnt = Counter(nums) # 使用Counter来统计nums中每个数字的出现次数
ans = 0 # 初始化答案变量为0
for k, v in cnt.items(): # 遍历计数结果
if v == 1: # 只有当某个数字出现一次时
ans += k # 累加这些唯一数字
return ans # 返回所有唯一元素的和
哈希表（或字典）提供了非常高效的元素查找、插入和更新操作，这些操作的平均时间复杂度为O(1)。在解决问题时，需要频繁地检查和更新元素的出现次数。使用数组虽然也可以实现，但当元素范围很大或不是连续的时，会导致空间浪费或数组索引处理复杂。链表对于这种需要频繁查找的操作效率较低，因为其查找操作的时间复杂度为O(n)。因此，哈希表是处理此类问题的最佳数据结构，既能保证效率，也能节省空间。
Counter类是Python collections模块中的一个特殊的字典类，它的内部实现基于哈希表。它为每个元素建立一个键，并将该元素出现的次数作为值。每次插入一个元素时，Counter检查元素是否已存在，如果存在则增加该元素的计数，如果不存在则将该元素的计数设置为1。这种实现方式确保了元素计数的准确性和操作的高效性，因为每次更新操作仅需O(1)的时间复杂度。
在所有元素都是唯一的情况下，Counter会为每个元素记录一次出现，遍历这些元素并累加结果时将得到整个数组的和，这种情况下方法依然有效且效率高。如果没有唯一的元素，即每个元素至少出现两次，那么在遍历计数哈希表时，不会有元素的计数为1，因此返回的和将为0。这种方法在这两种极端情况下都能正确处理，并且不需要额外的逻辑判断，显示出其鲁棒性和效率。