博客昵称：沈小农学编程

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题目难度：简单

默认优化目标：最小化时间复杂度。

Python默认为Python3。

1 题目描述

给你一个整数数组 nums 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 ，满足 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。

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

提示：

• 1 <= nums.length <= 105

• -109 <= nums[i] <= 109

• 0 <= k <= 105

2 题目分析

输入是一个整数数组nums和一个整数k，k表示距离。输出是布尔值。约束条件是要在距离内找到数组内是否有元素相等的数。有，返回true；否，返回false。

3 算法框架及代码实现

3.1 哈希表

我们可以创建一个哈希表table，用于记录nums各元素出现的位置。假定我们需要找i,j(i-j<=k)位置的元素，判断它们nums[i]==nums[j]，如果不相等，说明j以前没有元素和nums[i]相等，就用j替换之前table中key=nums[j]的value值。

时间复杂度O(n)，对于每个元素，哈希表的操作时间都是O(1)，空间复杂度O(n)。

C++代码实现

class Solution {
public:bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {unordered_map<int,int> table;for(int i=0;i<nums.size();i++){int num =nums[i];if(table.count(num) && i-table[num]<=k){return true;}table[num]=i;}return false;       }
};

Python代码实现

python">class Solution:def containsNearbyDuplicate(self, nums: List[int], k: int) -> bool:table={}for i,num in enumerate(nums):if num in table and i-table[num]<=k:return Truetable[num]=ireturn False

3.2 滑动窗口

距离为k，也就意味着滑动窗口的大小为k。滑动就行，然后判断窗口内的元素是否存在相等的情况即可。窗口滑动的方法是将i-k-1下标的元素移除，将i的元素添加进来。窗口window用set来实现。

时间复杂度O(n)，空间复杂度O(k)。

C++代码实现

class Solution {
public:bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {unordered_set<int> window;for(int i=0;i<nums.size();i++){if(i>k){window.erase(nums[i-k-1]);}if(window.count(nums[i])){return true;}window.emplace(nums[i]);}return false;}
};

Python代码实现

python">class Solution:def containsNearbyDuplicate(self, nums: List[int], k: int) -> bool:window=set()for i,num in enumerate(nums):if i>k:window.remove(nums[i-k-1])if num in window:return Truewindow.add(num)return False

参考文献

力扣面试经典150题

力扣官方题解