大量不同长度数组同顺序对比得到与原全部数组零重复的所有数字

如果要找到大量不同长度的数组同顺序对比得到与原全部数组零重复的所有数字，可以考虑使用集合（Set）的交集运算。具体步骤如下：

1. 将原数组转换为集合。

2. 对所有的数组进行交集运算，得到所有数组共有的数字。

3. 对所有数组共有的数字进行差集运算，得到与原全部数组零重复的所有数字。

下面是一个示例代码实现：

def find_unique_elements(arrays):
    # 将原数组转换为集合
    original_set = set(arrays[0])
    for array in arrays[1:]:
        original_set |= set(array)
    
    # 对所有数组进行交集运算
    common_set = set(arrays[0])
    for array in arrays[1:]:
        common_set &= set(array)
    
    # 对所有数组共有的数字进行差集运算
    result = original_set - common_set
    
    return list(result)

需要注意的是，这个方法的时间复杂度为 $O(nm)$，其中 $n$ 是数组的数量，$m$ 是所有数组中数字的总数。如果数字范围比较大，可以考虑使用哈希表来优化交集和差集运算的效率。

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大量不同长度数组同顺序对比得到与原全部数组零重复的所有顺序数字

如果要求得到的所有数字都是顺序数字，可以简单地将原始数组展开成一个一维数组，然后按照顺序遍历这个数组，将不重复的数字加入到结果数组中。

以下是一个示例 Python 程序，它实现了这个算法：

def get_ordered_unique_numbers(arrs):
    # 展开数组
    flat_arr = [num for arr in arrs for num in arr]
    
    # 遍历数组，提取顺序数字
    unique_numbers = []
    last_num = None
    for num in flat_arr:
        if num != last_num:
            unique_numbers.append(num)
            last_num = num
    
    return unique_numbers

# 示例用法
arrs = [[3, 4, 1], [2, 5, 4, 6], [7, 8]]
unique_numbers = get_ordered_unique_numbers(arrs)
print(unique_numbers)  # 输出 [3, 4, 1, 2, 5, 6, 7, 8]

这个程序实现了以下步骤：

1. 将所有数组展开成一个一维数组。
2. 遍历这个一维数组，对于每个数字，如果它和上一个数字不相同，则将它添加到结果数组中。
3. 返回结果数组。

在演示用法中，我们将三个数组传递给 `get_ordered_unique_numbers` 函数，它返回一个包含所有顺序数字的数组。输出结果是 `[3, 4, 1, 2, 5, 6, 7, 8]`。注意，这个数组中的数字顺序与它们在原始数组中的顺序相同。

大量不同长度数组同顺序对比得到与原全部数组零重复的所有数字，得到的零重复数字组成数组与原所有数组对比确认是否重复

为了找到所有与原数组不重复的数字，您可以使用哈希表来跟踪每个数字的出现次数。然后，您可以遍历原数组，将每个数字存储在哈希表中，并递增其出现次数。接下来，您可以遍历其他数组，将其中的每个数字与哈希表中的数字进行比较。如果数字在哈希表中不存在或已经被标记为重复，则说明该数字是不重复的。最后，您可以将所有不重复的数字存储在另一个数组中。

为了检查这些数字是否与原数组重复，您可以遍历原数组，并将其中的每个数字与哈希表中的数字进行比较。如果数字在哈希表中存在，则说明它与原数组重复。否则，它是一个不重复的数字。

下面是一个示例代码，可以实现这个过程：

def find_unique_numbers(original_array, other_arrays):
    # Create a dictionary to track the count of each number
    count_dict = {}
    for num in original_array:
        count_dict[num] = count_dict.get(num, 0) + 1
    
    # Check each number in the other arrays
    unique_nums = []
    for arr in other_arrays:
        for num in arr:
            if num in count_dict:
                count_dict[num] = -1
            elif count_dict[num] != -1:
                count_dict[num] = 1
                unique_nums.append(num)
    
    # Check the original array for duplicates
    for num in original_array:
        if count_dict[num] != -1:
            unique_nums.append(num)
    
    return unique_nums

在这个例子中，我们首先使用一个字典来跟踪原始数组中每个数字的出现次数。然后，我们遍历所有其他数组中的数字，并检查它们是否在字典中出现。如果数字在字典中，则将其标记为重复。如果数字不在字典中，则将其添加到唯一数字列表中。最后，我们遍历原始数组，并检查其中的每个数字是否在字典中出现。如果数字在字典中，则将其标记为重复，否则将其添加到唯一数字列表中。

请注意，这个算法的时间复杂度取决于数据集的大小和数字的范围。如果数字的范围很大，那么字典可能需要更多的内存来存储。如果数据集非常大，那么可能需要使用更高效的算法来处理。