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[数据结构与算法]存在重复元素

存在重复元素

力扣(LeetCode)

给定一个整数数组,判断是否存在重复元素。
如果存在一值在数组中出现至少两次,函数返回 true 。如果数组中每个元素都不相同,则返回 false 。

示例 1:
输入: [1,2,3,1]
输出: true

示例 2:
输入: [1,2,3,4]
输出: false

示例 3:
输入: [1,1,1,3,3,4,3,2,4,2]
输出: true



一般解法

class Solution(object):
    def containsDuplicate(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: bool
        """
        # 方法一:O(N2),时间复杂度太大
        for i in nums:
            for j in nums[nums.index(i)+1:len(nums)]:
                if i == j:
                    return True
        return False
        
        # 方法二:Python集合元素不重复性
        if len(set(nums)) != len(nums):
            return True
        return False
        
        # 方法三:简化方法二
        return len(set(nums)) != len(nums)

注意:

  1. Python中的TrueFalse,首字母大写!
  2. 使用方法一时,注意下标越界、列表切片操作

力扣官方解法

方法一:排序

在对数字从小到大排序之后,数组的重复元素一定出现在相邻位置中。因此,我们可以扫描已排序的数组,每次判断相邻的两个元素是否相等,如果相等则说明存在重复的元素。

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (nums[i] == nums[i + 1]) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

复杂度分析

时间复杂度:O(N l o g N logN logN),其中 N 为数组的长度。需要对数组进行排序。Arrays.sort()排序算法的时间复杂度为O(N l o g N logN logN)

TODO 空间复杂度:O( l o g N logN logN),其中 N 为数组的长度。注意我们在这里应当考虑递归调用栈的深度。

java代码转python
注意:当nums中只有一个元素如何处理!

class Solution(object):
    def containsDuplicate(self, nums):
        nums.sort()
        if len(nums) != 0:
            for i in range(len(nums)-1):
                if nums[i] == nums[i+1]:
                    return True
            return False
        return False

方法二:哈希表

对于数组中每个元素,我们将它插入到哈希表中。如果插入一个元素时发现该元素已经存在于哈希表中,则说明存在重复的元素。

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
        Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
        for (int x : nums) {
            // if set don't contain x, return true 
            if (!set.add(x)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

复杂度分析

时间复杂度:O(N),其中 N 为数组的长度。使用哈希集合(HashSet),添加元素的时间复杂度为 O(1),遍历数组时间复杂度为O(N)

空间复杂度:O(N),其中 N 为数组的长度。算法创建了一个HashSet,占用空间趋向于O(N),其他变量的空间复杂度均为常量

空间复杂度:算法的额外存储空间



相似题

剑指 Offer 03. 数组中重复的数字
题目额外限定了数组元素的大小范围,所以有时间复杂度 O(n)O(n),空间复杂度 O(1)O(1) 的做法。

  1. 寻找重复数
    题目也是额外限定了数组元素的大小范围(注意限定条件和上题不同!),最优做法是快慢指针。关于快慢指针的练习,还可以看这题快乐一下:202. 快乐数,我精心写了题解。

  2. 删除排序数组中的重复项
    做法也是快慢指针。非常经典的题目,C++ 标准库的 unique 方法就是 这么实现的。非常值得一刷。

  3. 只出现一次的数字
    超级经典,我相信绝大多数人已经做过了,没有做过的速速去会会它。姊妹题:137. 只出现一次的数字 II 和 260. 只出现一次的数字 III。这两题也是必刷题,刷了以后会对异或有更深入的了解和认识。其中 剑指 Offer 56 - I. 数组中数字出现的次数 是重复题目,我提供了一种 使用二分解决的思路,值得一看哦~

TODO

2021.7.15

  1. 不理解力扣官方解法一的空间复杂度为什么是O( l o g N logN logN)?
  2. 待整理相似题


参考:

  1. Java Arrays.sort()方法中使用的排序算法
  2. Java Arrays.sort()方法的时间复杂度分析
  3. 官方解法
  4. sweetiee的相似题整理
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加:2021-07-15 16:28:07  更:2021-07-15 16:31:36 
 
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