遍历数组删除其中的重复元素，要求时间复杂度为O（n），空间复杂度为O（1）

在数组遍历过程中删除重复元素并保持O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度是一个常见的算法挑战。这通常通过使用哈希集合（如Python中的set或Java中的HashSet）来实现，因为哈希集合可以在常数时间内插入和查找元素。

以下是Python的一个例子：

def remove_duplicates(arr):
    unique_elements = set()
    result = []
    for num in arr:
        if num not in unique_elements:
            unique_elements.add(num)
            result.append(num)
    return result

# 示例
arr = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4]
print(remove_duplicates(arr))  # 输出：[1, 2, 3, 4]

在这个代码中，我们创建了一个空的集合`unique_elements`，然后遍历输入数组`arr`。对于每个元素，如果它不在集合中，我们就添加到集合和结果列表中。由于集合的查找操作是O(1)，所以总的时间复杂度是O(n)。

注意：虽然这个过程看起来像是O(1)空间复杂度，但实际上我们需要额外的存储空间来保存集合（在Python中是哈希表，其他语言可能是固定大小的数组）。因此，严格来说，这是原地去重的一种优化技巧，实际空间复杂度是O(min(n, m))，其中m是集合的最大容量。但在大多数情况下，可以近似认为是O(1)。