题目链接： https://leetcode.cn/problems/contains-duplicate/

视频题解： https://b23.tv/OJoSzyx

LeetCode 217. 存在重复元素

题目描述

给你一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现 至少两次 ，返回 true；如果数组中每个元素互不相同，返回 false。

举个例子：

输入： nums = [1,2,3,1]
输出： true

视频讲解

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思路解析

本题可以通过暴力两两对比的方式来解，但是时间复杂度太高O(n²)，oj会判定超时。下面我来介绍两种时间复杂度更低的解法。

方法一 排序法

首先对给定的nums进行排序，然后遍历排序后的nums进行遍历，如果存在nums[i] == nums[i-1]，说明nums中存在重复的元素。

C++代码

class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
       //先排序
       sort(nums.begin(), nums.end());
       int nums_len = nums.size();
       //遍历排序后的nums
       for (int i = 1; i < nums_len; ++i) {
           //nums中存在重复的元素
           if (nums[i] == nums[i-1]) {
               return true;
           } 
       }
       return false;
    }
};

java代码

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
        // 先排序
        Arrays.sort(nums);
        int numsLen = nums.length;
        // 遍历排序后的nums
        for (int i = 1; i < numsLen; i++) {
            // nums中存在重复的元素
            if (nums[i] == nums[i-1]) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

python代码

class Solution:
    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
        # 先排序
        nums.sort()
        nums_len = len(nums)
        # 遍历排序后的nums
        for i in range(1, nums_len):
            # nums中存在重复的元素
            if nums[i] == nums[i-1]:
                return True
        return False

复杂度分析

时间复杂度： 排序最快的时间复杂度是O(nlogn)，遍历一遍nums的时间复杂度是O(n)，所以总的时间复杂度是O(nlogn) + O(n) = O(nlogn)，其中n为nums的长度。

空间复杂度： 排序的空间复杂度是O(logn)，算法本身的空间复杂度是O(1)，所以总的空间复杂度是O(logn)。

方法二 哈希表

定义一个哈希表hash_map用来保存已经遍历过的元素，遍历nums，如果nums[i]在hash_map中，说明存在重复的元素。否则把nums[i]作为key，1作为value存到hash_map中。

C++代码

class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
        //unordered_map底层是hash表实现的
        unordered_map<int, int> u_map;
        int nums_len = nums.size();
        for (int i = 0; i < nums_len; ++i) {
            //hash表中已经存在nums说明有重复的元素
            if (u_map.count(nums[i])) {
                return true;
            } 
            //hash表中不存在nums[i]，把nums[i]存到hash表中
            u_map[nums[i]] = 1;
        }
        return false;
    }
};

java代码

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
        HashMap<Integer, Integer> u_map = new HashMap<>();
        for (int num : nums) {
            // hash表中已经存在num，说明有重复的元素
            if (u_map.containsKey(num)) {
                return true;
            }
            // hash表中不存在num，把num存到hash表中
            u_map.put(num, 1);
        }
        return false;
    }
}

python代码

class Solution:
    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
        u_map = {}
        for num in nums:
            # hash表中已经存在num，说明有重复的元素
            if num in u_map:
                return True
            # hash表中不存在num，把num存到hash表中
            u_map[num] = 1
        return False

复杂度分析

时间复杂度： hash表查找和插入的时间都是O(1)的，遍历nums的时间是O(n)，所以总的时间复杂度是O(n)，n为nums的长度。

空间复杂度： 整个过程需要借助一个hash表来存储已经遍历过的元素，所以空间复杂度为O(n)，其中n为nums的长度。