leetcode-217. Contains Duplicate

最新推荐文章于 2022-03-20 09:26:14 发布

Eistert

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分类专栏：算法&LeetCode&NowCoder 文章标签： leetcode 哈希表数组

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本文介绍了一种检查数组中是否存在重复元素的方法。提供了两种解决方案：一种利用排序后相邻元素比较的方法；另一种使用哈希表来记录元素出现的情况。这两种方法各有优劣，取决于时间和空间复杂度的要求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目

Contains Duplicate

Given an integer array nums, return true if any value appears at least twice in the array, and return false if every element is distinct.

Example 1:

Input: nums = [1,2,3,1]
Output: true

Example 2:

Input: nums = [1,2,3,4]
Output: false

Example 3:

Input: nums = [1,1,1,3,3,4,3,2,4,2]
Output: true

Constraints:

1 <= nums.length <= 105
-109 <= nums[i] <= 109

解法

自己的解法(Set特性解法)

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {

        Set resSet = new HashSet();

        for(int i =0;i < nums.length;i++){
            resSet.add(nums[i]);
        }
        if(resSet.size()==nums.length){
            return false;
        }

        return true;
    }
}

官方题解

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(NlogN)，其中 N为数组的长度。需要对数组进行排序。

空间复杂度：O(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。

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.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。

空间复杂度：O(N)，其中 N 为数组的长度。

作者：LeetCode-Solution

链接：https://leetcode-cn.com/problems/contains-duplicate/solution/cun-zai-zhong-fu-yuan-su-by-leetcode-sol-iedd/
来源：力扣（LeetCode）
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