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搭建网站公司哪家好,小辉seo,自己建立公司网站,主机 安装wordpress219. 存在重复元素 II 解题思路 问题描述 给定一个整数数组 nums 和一个整数 k&#xff0c;要求判断数组中是否存在两个 不同的索引 i 和 j&#xff0c;使得&#xff1a; nums[i] nums[j]且满足 abs(i - j) < k 如果满足上述条件&#xff0c;返回 true&#xff0c;否则…

219. 存在重复元素 II 解题思路

问题描述

给定一个整数数组 nums 和一个整数 k,要求判断数组中是否存在两个 不同的索引 ij,使得:

  • nums[i] == nums[j]
  • 且满足 abs(i - j) <= k

如果满足上述条件,返回 true,否则返回 false

示例

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,1], k = 3
输出:true

示例 2:

输入:nums = [1,0,1,1], k = 1
输出:true

示例 3:

输入:nums = [1,2,3,1,2,3], k = 2
输出:false

提示

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • -10^9 <= nums[i] <= 10^9
  • 0 <= k <= 10^5

解题思路

这道题可以通过哈希表来实现高效的查找。我们需要检查数组中是否存在两个相同的元素,其索引差值不超过 k。一个直观的做法是利用哈希表记录每个数字上次出现的位置,并与当前索引进行比较。

详细步骤:

  1. 使用一个字典 last 来存储每个数字最近一次出现的索引。
  2. 遍历 nums 数组中的每个元素,对于每个元素:
    • 如果当前数字已经出现在字典中,计算当前索引与上次索引的差值。
    • 如果差值小于等于 k,直接返回 True,表示满足条件。
    • 如果差值大于 k,更新字典中该数字的最新索引为当前索引。
  3. 如果遍历结束后没有找到符合条件的两个元素,返回 False

时间复杂度分析:

  • 遍历数组的时间复杂度是 O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。
  • 哈希表的插入和查找操作平均时间复杂度是 O(1)。
  • 因此,总时间复杂度为 O(n)。

空间复杂度分析:

  • 需要使用哈希表来存储数字和对应的索引,最坏情况下哈希表中可能存储 n 个元素,因此空间复杂度是 O(n)。

代码实现

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

代码解释:

  1. last = {}:初始化一个空字典,用于存储数字及其最近的索引。
  2. for i, x in enumerate(nums)::遍历数组 numsi 是索引,x 是当前元素。
  3. if x in last and abs(last[x] - i) <= k::检查当前数字 x 是否在字典 last 中,如果在,计算当前索引 i 与上次索引 last[x] 之间的差值。如果差值小于等于 k,返回 True
  4. last[x] = i:更新字典 last 中数字 x 的最新索引。
  5. return False:遍历结束后如果没有满足条件的元素,返回 False

边界情况

  • 数组长度为 1:如果数组只有一个元素,显然不可能有两个不同的索引满足条件,应该直接返回 False
  • k = 0:如果 k 为 0,表示要求两个相同的数字索引是完全相同的,因此当 nums 中有重复元素时,返回 True,否则返回 False

总结

这道题考察了如何使用哈希表进行高效查找。通过记录每个元素上次出现的索引,并在遍历过程中进行条件判断,我们能够在 O(n) 的时间复杂度内完成任务,避免了暴力解法中 O(n^2) 的性能瓶颈。

http://www.khdw.cn/news/25592.html

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