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    • 方法一:哈希表
    • 方法二:滑动窗口
  • 其他语言
    • python3+哈希表
    • python3+滑动窗口
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Tag

【哈希表】【滑动窗口】【数组】


题目来源

219. 存在重复元素 II


题目解读

判断在数组中有没有相同的元素小于一定的距离。


解题思路

方法一:哈希表

我们维护一个哈希表来记录数组中的元素以及上一次出现的位置,如果上一次出现的位置和这一次出现的位置之差小于等于 k,那就返回 true,否则返回 false

实现代码

class Solution {
public:bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {int n = nums.size();unordered_map<int, int> mp;for (int i = 0; i < n; ++i) {if (mp.count(nums[i]) && (i - mp[nums[i]] <= k)) {return true;}mp[nums[i]] = i;}return false;}
};

复杂度分析

时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) n n n 为数组 nums 的长度。

空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),使用哈希表记录数组中元素上一次出现的位置。

方法二:滑动窗口

换一个思路,我们只要判断在长度为 k 的窗口中是否有重复的元素出现即可。在滑窗没满之前,就向滑窗中加入元素,加入之前判断滑窗内是否有当前要加入的元素,如果有,直接返回 false;当滑窗满了,滑动滑窗,当前的 nums[i] 要进入滑窗,那么 nums[i - k - i] 要退出滑窗,判断滑窗内是否有当前要加入的元素,如果有,直接返回 false

如果滑窗滑到数组末尾,都没有返回 true,就返回 false

实现代码

class Solution {
public:bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {unordered_set<int> s;int n = nums.size();for (int i = 0; i < n; ++i) {if (i > k) {s.erase(nums[i - k - 1]);}if (s.count(nums[i])) return true;s.emplace(nums[i]);}return false;}
};

时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) n n n 为数组 nums 的长度。

空间复杂度: O ( k ) O(k) O(k),使用无序集合记录滑窗中的元素。


其他语言

python3+哈希表

class Solution:def containsNearbyDuplicate(self, nums: List[int], k: int) -> bool:pos = {}for i, num in enumerate(nums):if num in pos and i - pos[num] <= k:return Truepos[num] = ireturn False

python3+滑动窗口

class Solution:def containsNearbyDuplicate(self, nums: List[int], k: int) -> bool:s = set()for i, num in enumerate(nums):if i > k:s.remove(nums[i - k - 1])if num in s:return Trues.add(num)return False

写在最后

如果文章内容有任何错误或者您对文章有任何疑问,欢迎私信博主或者在评论区指出 💬💬💬。

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