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。