219.contains-duplicate-ii.md

题目地址(219. 存在重复元素 II)

https://leetcode-cn.com/problems/contains-duplicate-ii/

题目描述

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

前置知识

• hashmap

公司

• 阿里
• 腾讯
• 百度
• 字节

思路

用一个 hashmap 存储已经访问过的数字，每次访问都查看 hashmap 中是否有这个元素，有的话拿出索引进行比对，是否满足条件（相隔不大于 k），如果满足返回 true 即可。

可以看出，这道题就是两数和的进阶版。大家可以将这两道题结合起来理解哦~

公司

• airbnb
• palantir

关键点解析

• 空间换时间

代码

• 语言支持：JS，Python，C++, Java

Javascript Code:

/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} k
 * @return {boolean}
 */
var containsNearbyDuplicate = function (nums, k) {
  const visited = {};
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    const num = nums[i];
    if (visited[num] !== undefined && i - visited[num] <= k) {
      return true;
    }
    visited[num] = i;
  }
  return false;
};

Python Code:

class Solution:
    def containsNearbyDuplicate(self, nums: List[int], k: int) -> bool:
        d = {}
        for index, num in enumerate(nums):
            if num in d and index - d[num] <= k:
                return True
            d[num] = index
        return False

C++ Code：

class Solution {
public:
    bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {
        auto m = unordered_map<int, int>();
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            auto iter = m.find(nums[i]);
            if (iter != m.end()) {
                if (i - m[nums[i]] <= k) {
                    return true;
                }
            }
            m[nums[i]] = i;
        }
        return false;
    }
};

Java Code:

class Solution {
    public boolean containsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for(int i=0;i<nums.length;i++)
        {
            if(map.get(nums[i]) != null && (i-map.get(nums[i])) <= k)
            {
                return true;
            }
            map.put(nums[i], i);
        }
        return false;
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(N)$
• 空间复杂度：$O(N)$

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