数组中唯一对的数量

在一个整数数组中，如果存在唯一的一对数字，它们的差恰好为给定的整数，那么这个数字对就被称为唯一对。现在，给定一个整数数组和一个整数值，找出所有的唯一对。

示例：

输入: nums = [2, 3, 4, 5, 6, 1, 7], k = 2
输出: 2
解释: 差为 2 的唯一对为 (2, 4) 和 (5, 3)。

方法一：双重循环

我们可以使用双重循环，枚举每一对数字，判断它们的差是否为目标值。时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(1)$。

def find_unique_pairs(nums, k):
    count = 0
    for i in range(len(nums)):
        for j in range(i + 1, len(nums)):
            if abs(nums[i] - nums[j]) == k:
                count += 1
    return count

方法二：哈希表

我们可以使用哈希表，将每个数字存储在哈希表中，并记录其出现次数。然后，遍历哈希表中的每个数字，查找与其相差为目标值的数字是否也在哈希表中。时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$。

def find_unique_pairs(nums, k):
    count = 0
    hashmap = {}
    for num in nums:
        hashmap[num] = hashmap.get(num, 0) + 1
    for num in hashmap:
        if k != 0 and num - k in hashmap or k == 0 and hashmap[num] > 1:
            count += 1
    return count

方法三：双指针

我们可以使用双指针，对数组进行排序，然后使用两个指针分别指向数组的开头和结尾。如果两个指针指向的数字的差比目标值小，则将左指针向右移动；如果差比目标值大，则将右指针向左移动。如果差恰好为目标值，则记录这一对数字，并将两个指针同时向移动。时间复杂度为 $O(n\log n)$，空间复杂度为 $O(1)$。

def find_unique_pairs(nums, k):
    count = 0
    nums.sort()
    left, right = 0, 1
    while right < len(nums):
        diff = nums[right] - nums[left]
        if diff < k:
            right += 1
        elif diff > k:
            left += 1
        else:
            count += 1
            left += 1
            right += 1
    return count

以上就是三种解法，根据数据规模和具体情况选择其中一种。