这题是个好题目，解法非常秀。首先O(n)时间复杂度，O(n)空间复杂度的算法非常容易得到。通过一个目录的数据结构来记录每个数字的出现次数，找出出现一次的数字，即解决。
非常cool的是O(n)时间复杂度，O(1)空间复杂度算法。我们通过之前的题目知道如果只有一个数字是不一样的话，那么我们可以通过异或的方式来找到这个数字，因为相同的数字经过异或操作就会变为0。那么我们这里可以也执行一遍异或操作。注意：这里得到的结果是两个单独数字的异或。因为这两个数字不同，所以它们异或的结果肯定至少有一位是1。如果这位是1，说明这两个数字的二进制在这一位置上是不同的，一个为1，一个为0。那么我们就可以根据这一位二进制对所有的数字进行分类。一类是二进制在这一位置为1的，一类是二进制在这一位置为0。因为相同的数字肯定会被分到同一类，所以现在这两类每一类都有且只有一个单独的数字。这时候我们再对这两类进行异或操作，就能够得到我们想要的两个数字（想到这个方法的一定是个天才。。。）此题是好题，mark
空间复杂度O(n)（运行时间居然beat 100% emmmmm）：
class Solution:
def singleNumber(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: List[int]
"""
result = []
dir = {}
for i in range(len(nums)):
value = nums[i]
if value not in dir.keys():
dir[value] = 1
else:
dir[value] = 2
for i,j in dir.items():
if j == 1:
result.append(i)
return result
sign = temp & ~(temp-1) 这一步可以得到temp最右边为1的那一位，然后其他位都是0。
有两种情况，一种是temp的二进制最后一位为1，那么减去后除了最后一位为0，其他不变，然后取反，最后一位为1，其他位全变，最后一并，只剩下最后一位保持为1.
第二种假设我们看 最右边出现10的这个位置，当我们减去1之后，变成01，在10后面的所有0都变成了1，在10前面的数字不会改变，然后再取反，10前面的数字全部改变，10后面数字全部变成0.最后并的时候，因为10后面的都是0，所有结果为0.前面因为相当于取反后再并，所以也为0，最后就剩下了10中的那个1.
空间复杂度O(1)：
class Solution:
def singleNumber(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: List[int]
"""
temp = 0
result = []
for num in nums:
temp ^= num
sign = temp & ~(temp-1)
n1 = 0
n2 = 0
for num in nums:
if num & sign > 0:
n1 ^= num
else:
n2 ^= num
result.append(n1)
result.append(n2)
return result