【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——47.存在重复元素
【摘要】 @TOC 📢前言 🚀 算法题 🚀 🌲 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程😜🌲 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题🌲 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧🧐!🌲 今天是力扣算法题持续打卡第47天🎈! 🚀 算法题 🚀 🌲原题样例: 存在重复元素给定一个整数数组,判断是否存在重复元素。...
@TOC
📢前言
🚀 算法题 🚀 |
- 🌲 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程😜
- 🌲 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
- 🌲 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧🧐!
- 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第47天🎈!
🚀 算法题 🚀 |
🌲原题样例: 存在重复元素
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
🌻C#方法: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。
思路解析
代码:
public class Solution {
public bool ContainsDuplicate(int[] nums) {
Array.Sort(nums);
bool flag = false;
for (int i = 1; i < nums.Length; i++)
{
if (nums[i-1]==nums[i])
{
flag = true;
break;
}
}
return flag;
}
}
执行结果
通过
执行用时:124 ms,在所有 C# 提交中击败了19.54%的用户
内存消耗:28.6 MB,在所有 C# 提交中击败了76.05%的用户
复杂度分析
时间复杂度:O( nlogn )
空间复杂度:O( logn )
🌻Java 方法一:排序
思路解析
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。
代码:
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;
}
}
执行结果
通过
执行用时:3 ms,在所有 Java 提交中击败了99.56%的用户
内存消耗:41.7 MB,在所有 Java 提交中击败了75.14%的用户
复杂度分析
时间复杂度:O( nlog n )
空间复杂度:O( logN )
🌻Java 方法二:哈希表
思路解析
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。
代码:
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;
}
}
执行结果
通过
执行用时:5 ms,在所有 Java 提交中击败了57.66%的用户
内存消耗:42.4 MB,在所有 Java 提交中击败了51.49%的用户
复杂度分析
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
💬总结
- 今天是力扣算法题打卡的第四十七天!
- 文章采用
C#
和Java
两种编程语言进行解题 - 一些方法也是参考力扣大神写的,也是边学习边分享,再次感谢算法大佬们
- 那今天的算法题分享到此结束啦,明天再见!
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