1. 代码思路
- 整体目标：这段 Python 代码的目的是对给定列表中的元素进行一种特殊的计算，通过按位异或（
^）操作，最终得到一个结果。在给定的测试用例中，可以看出这个结果似乎是列表中只出现一次的元素（在test1中是4，在test2中是2）。 - 实现方式：代码通过遍历输入列表
inp中的每个元素，并使用按位异或操作来更新result的值。按位异或操作有一个特殊的性质，即对于两个相同的数进行按位异或，结果为0。例如，1 ^ 1 = 0，2 ^ 2 = 0等。而任何数与0进行按位异或，结果是该数本身。所以，当列表中存在成对出现的数时，它们在按位异或的过程中会相互抵消，最后只剩下只出现一次的数。
2. 代码详解
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函数定义：
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def solution(inp):
这里定义了一个名为solution的函数，它接受一个列表inp作为参数。
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计算过程：
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result = 0
for num in inp:
result ^= num
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首先，初始化
result为0。然后，通过for循环遍历输入列表inp中的每个元素num。在每次循环中，将result与num进行按位异或操作（^=）。这个操作会更新result的值。例如，对于test1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5]，第一次result = 0 ^ 1 = 1，第二次result = 1 ^ 1 = 0（因为1 ^ 1 = 0），第三次result = 0 ^ 2 = 2，以此类推。经过一系列的按位异或操作，成对出现的数会相互抵消，最终result的值就是只出现一次的数（在这个例子中是4）。 -
返回结果：
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return result
最后，函数返回经过按位异或计算后的result值。
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测试部分：
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test1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
print(solution(test1) == 4)
test2 = [0, 1, 0, 1, 2]
print(solution(test2) == 2)
这里定义了两个测试用例test1和test2，并通过print语句来验证solution函数的结果是否符合预期。对于test1，期望函数返回4，对于test2，期望函数返回2。
3. 图解（以test1为例）
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初始状态：
result = 0步骤 操作 result 值 1 result = 0 ^ 11 2 result = 1 ^ 10 3 result = 0 ^ 22 4 result = 2 ^ 20 5 result = 0 ^ 33 6 result = 3 ^ 30 7 result = 0 ^ 44 8 result = 4 ^ 51 9 result = 1 ^ 54
可以看到，成对的数在按位异或过程中相互抵消，最后剩下只出现一次的4。同样的原理适用于test2等其他测试用例。这种方法利用了按位异或的特性，巧妙地实现了找出列表中只出现一次的元素的功能。
