算法思想一：哈希表

解题思路：

通过哈希表统计字符流中每个字符出现的次数，顺便将字符流保存在string中，然后再遍历string，从哈希表中找到第一个出现一次的字符
图解：
代码展示：
Python版本 
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def __init__(self):
        # 字符数组
        self.s = []
        # 哈希表
        self.count = {}
    # 返回对应char
    def FirstAppearingOnce(self):
        # write code here
        length = len(self.s)
        for i in range(length):
            if self.count[self.s[i]] == 1:
                return self.s[i]
        return '#'
    def Insert(self, char):
        # write code here
        # 计算每一个字符出现的次数，存储在哈希表中
        self.s += char
        if char not in self.count:
            self.count[char] = 1
        else:
            self.count[char] += 1

复杂度分析：

时间复杂度O(N)：两次遍历，N为字符串长度
空间复杂度O(N)：哈希表空间

算法思想二：队列

解题思路：

设置一个数组，记录每个字符的三种状态：未出现（0），出现一次（1），多次出现（-1）。 
设置一个队列，记录每次从字符流中读取时，尚未出现过的字符。 
查询当前已读取的字符流中第一个只出现一次的字符，需要判断队首字符状态，执行出列操作直至队首元素只出现过一次。

代码展示：

JAVA版本 
import java.util.Queue;
import java.util.LinkedList;

public class Solution {
    int[] map = new int[256];
    Queue <Character> queue = new LinkedList<Character>();
    //Insert one char from stringstream
    public void Insert(char ch)
    {
        if(map[ch] == 0) {
            map[ch] = 1;
            queue.offer(ch);
        } else if(map[ch] == 1) {
            map[ch] = -1;
        }
    }
  //return the first appearence once char in current stringstream
    public char FirstAppearingOnce()
    {
        while(!queue.isEmpty() && map[queue.peek()] == -1) {
            queue.poll();
        }
        if(!queue.isEmpty()) {
            return queue.peek();
        }
        return '#';
    }
}

复杂度分析：

时间复杂度O(N)：N为字符串长度
空间复杂度O(N)：数组、队列占用空间