你可以使用dict或collections.Counter来得到每个元素的频率，其时间复杂度为线性，然后返回频率为1的元素。

def find_uniq(l):
    from collections import Counter
    return Counter(l).most_common()[-1][0]

每次调用.count()时，它都会遍历整个数组。如果您的数组包含n元素，它将遍历数组n次，这是相当慢的。
您可以按照Unmitigate的建议使用collections.Counter，但是如果您不熟悉该模块，那么对于这个问题来说，它似乎有些过头了，因为在本例中您知道数组中只有两个唯一元素，所以可以使用set()获得所有唯一元素，然后检查每个唯一元素的频率：

def find_uniq(arr):
    for n in set(arr):
        if arr.count(n) == 1:
            return n

比较前两个数字。如果它们匹配，则查找数组中不匹配的数字（最长解）。否则，返回与第三个数字不匹配的数字。编码为：

def find_uniq(arr):
    if arr[0]==arr[1]:
        target=arr[0]
        for i in range(2,len(arr)):
            if arr[i] != target:
                return arr[i]
    else:
        if arr[0]==arr[2]:
            return arr[1]
        else:
            return arr[0]

在原始代码中：

def find_uniq(arr):
    for n in arr:
        if arr.count(n) == 1:
            return n
            exit()  # note: this line does nothing because you already returned

对数组中的每个元素调用一次arr.count（假设最坏的情况是唯一元素在最末尾），每次调用arr.count(n)都会扫描整个数组，从n开始计数--所以要对整个N个元素的数组迭代N次，这就是O（N^2）--如果N很大的话会非常慢！
第二个版本的代码也有同样的问题，但是它将列表转换为字符串，然后尝试解析该字符串，从而增加了大量额外的复杂性--不要这样做！
加快速度的方法是迭代整个列表 * 一次 *，并跟踪每一项的计数，使用内置的collections.Counter类最容易做到这一点：

from collections import Counter

def find_uniq(arr):
    return next(i for i, c in Counter(arr).items() if c == 1)

如果数组中只有两个不同的值，并且其中一个值是唯一的，那么您可以通过将其分为两种可能性来提高效率（在所有情况下，您甚至不需要迭代整个数组）：要么前两项是相同的，你只需要找到不等于它们的项，要么它们是不同的，你只需要返回不等于第三项的项.

def find_uniq(arr):
    if arr[0] == arr[1]:
        # First two items are the same, iterate through
        # the rest of the array to find the unique one.
        return next(i for i in arr if i != arr[0])
    # Otherwise, either arr[0] or arr[1] is unique.
    return arr[0] if arr[1] == arr[2] else arr[1]

在这种方法中，您只需要迭代数组中的唯一项（或者在它是前两个项之一的情况下正好超过它一个项）.在唯一项接近一个非常长的数组的开始的特定情况下，这将比无论如何都迭代整个数组的方法快得多.在最坏的情况下，你仍然只有一次迭代。