【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——48.存在重复元素 II

@TOC

📢前言

• 🌲 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48天🎈！

🌲原题样例：存在重复元素 II

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

🌻C#方法：遍历

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

🌻Java 方法一：线性搜索

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

🌻Java 方法二：散列表

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：

• 在散列表中搜索当前元素，如果找到了就返回 true。
• 在散列表中插入当前元素。
• 如果当前散列表的大小超过了 kk， 删除散列表中最旧的元素。

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

💬总结

• 今天是力扣算法题打卡的第四十八天！
• 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！