算法题 |
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算法题 |
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给定一个整数数组和一个整数 k,判断数组中是否存在两个不同的索引 i 和 j,使得 nums [i] = nums [j],并且 i 和 j 的差的 绝对值 至多为 k。
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
遍历数组,判断元素是否存在Hash表中,不存在则插入并保存当前数组下标,存在则判断上一次插入与当前下标的差值,小于k则说明满足题意
代码:
public class Solution {
public bool ContainsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
Dictionary<int, int> dic = new Dictionary<int, int>();
bool flag = false;
for(int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
if (dic.ContainsKey(nums[i]))
{
if (i-dic[nums[i]]<= k)
{
return true;
}
dic[nums[i]]=i;
}
else
{
dic[nums[i]] = i;
}
}
return flag;
}
}
执行结果
通过
执行用时:272 ms,在所有 C# 提交中击败了46.32%的用户
内存消耗:50 MB,在所有 C# 提交中击败了50.00%的用户
复杂度分析
时间复杂度:O( n ),其中 n 是树的节点数
空间复杂度:O( H ),其中 H 是树的高度
思路解析
将每个元素与它之前的 kk 个元素中比较查看它们是否相等。
这个算法维护了一个 kk 大小的滑动窗口,然后在这个窗口里面搜索是否存在跟当前元素相等的元素。
代码:
class Solution {
public boolean containsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
for (int j = Math.max(i - k, 0); j < i; ++j) {
if (nums[i] == nums[j]) return true;
}
}
return false;
}
// Time Limit Exceeded.
}
执行结果
通过
执行用时:151 ms,在所有 Java 提交中击败了14.74%的用户
内存消耗:50.3 MB,在所有 Java 提交中击败了47.20%的用户
思路解析 用散列表来维护这个kk大小的滑动窗口。
在之前的方法中,我们知道了对数时间复杂度的 搜索 操作是不够的。在这个方法里面,我们需要一个支持在常量时间内完成 搜索,删除,插入 操作的数据结构,那就是散列表。这个算法的实现跟方法二几乎是一样的。
遍历数组,对于每个元素做以下操作:
返回 false。
代码:
class Solution {
public boolean containsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
Set<Integer> set = new HashSet<>();
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
if (set.contains(nums[i])) return true;
set.add(nums[i]);
if (set.size() > k) {
set.remove(nums[i - k]);
}
}
return false;
}
}
执行结果
通过
执行用时:29 ms,在所有 Java 提交中击败了21.67%的用户
内存消耗:53 MB,在所有 Java 提交中击败了25.08%的用户
C#
和 Java
两种编程语言进行解题