代码训练LeetCode(17)存在重复元素

代码训练(17)LeetCode之存在重复元素

Author: Once Day Date: 2024年5月7日

漫漫长路,才刚刚开始…

全系列文章可参考专栏: 十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客

参考文章:

  • 219. 存在重复元素 II - 力扣(LeetCode)
  • 力扣 (LeetCode) 全球极客挚爱的技术成长平台

文章目录

      • 代码训练(17)LeetCode之存在重复元素
        • 1. 原题
        • 2. 分析
        • 3. 代码实现
        • 4. 总结

1. 原题

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 ij ,满足 nums[i] == nums[j]abs(i - j) <= k 。如果存在,返回 true ;否则,返回 false

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • -10^9 <= nums[i] <= 10^9
  • 0 <= k <= 10^5

例如对于nums = [1,2,3,1,2,3], k = 2,不存在间隔两个以内的相等值,因此返回False。

2. 分析

该题目要求我们判断一个给定的整数数组 nums 中是否存在两个不同的索引 ij,使得 nums[i] == nums[j] 且两个索引的差的绝对值不大于 k。如果存在这样的一对索引,则返回 true,否则返回 false

要解决这个问题,可以采用哈希表记录法

  • 创建一个哈希表来存储数组值和其对应的最新索引。
  • 遍历数组,对于每个元素,检查哈希表中是否已经存在该元素:
    • 如果存在,则比较当前索引与哈希表中存储的索引的差的绝对值是否不大于 k
    • 如果满足条件,则直接返回 true
    • 如果不满足条件,或者元素不存在于哈希表中,则更新哈希表,将该元素的索引设置为当前索引。
  • 如果遍历完数组后没有找到符合条件的元素对,则返回 false

分析步骤

  1. 初始化一个空的哈希表 map
  2. 遍历数组 nums,对于每个元素 nums[i]
    • 检查 nums[i] 是否已存在于 map 中。
    • 如果存在,计算当前索引 imap[nums[i]] 的差的绝对值。
    • 如果这个差值小于等于 k,返回 true
    • 否则,更新 map[nums[i]] 为当前索引 i
  3. 遍历结束后,如果没有找到符合条件的索引对,返回 false

举例分析,以 nums = [1,2,3,1], k = 3 为例:

  • 初始化 map = {}
  • 遍历 nums
    • i = 0nums[i] = 1map 更新为 {1: 0}
    • i = 1nums[i] = 2map 更新为 {1: 0, 2: 1}
    • i = 2nums[i] = 3map 更新为 {1: 0, 2: 1, 3: 2}
    • i = 3nums[i] = 1,发现 1 已存在,且 abs(3 - 0) = 3,满足条件,返回 true

性能优化关键点

  • 哈希表的使用:通过使用哈希表来快速查找和更新元素索引,复杂度为 O(1)。
  • 一次遍历:只需要遍历一次数组,时间复杂度为 O(n),其中 n 是数组的长度。
3. 代码实现
#include <stdbool.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

bool containsNearbyDuplicate(int* nums, int numsSize, int k) {
    int* map = (int*)calloc(200001, sizeof(int));
    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
        int num = nums[i] + 100000;  // Offset to handle negative indices
        if (map[num] != 0 && i - (map[num] - 1) <= k) {
            free(map);
            return true;
        }
        map[num] = i + 1;  // Store index + 1 to distinguish from initial zero
    }
    free(map);
    return false;
}

int main() {
    int nums[] = {1, 2, 3, 1};
    int k = 3;
    int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
    bool result = containsNearbyDuplicate(nums, numsSize, k);
    printf("Result: %s\n", result ? "true" : "false");
    return 0;
}

这段代码实现了一个函数 containsNearbyDuplicate,用于检查给定的整数数组 nums 中是否存在两个相同的元素,它们的下标之差的绝对值小于等于 k

代码使用了哈希表的思想来优化查找效率。哈希表的大小为 HashSize,定义为 0x1fff + 1,即 8192。哈希表使用链表法解决哈希冲突,每个哈希桶都是一个链表的头节点。

函数 hash_reset 用于重置哈希表,释放所有节点的内存。

函数 containsNearbyDuplicate 的主要步骤如下:

  1. 重置哈希表。
  2. 遍历数组 nums,对于每个元素:
    • 计算哈希索引 nums[i] & 0x1fff,即将元素的低 13 位作为哈希索引。
    • 在对应的哈希桶中查找是否存在相同的元素,且下标之差的绝对值小于等于 k,如果找到则返回 true
    • 如果没有找到,则创建一个新的节点,存储当前元素的值和下标,插入到哈希桶的链表中。
  3. 如果遍历完整个数组都没有找到符合条件的元素对,则返回 false

运行结果如下所示(仅供参考):

在这里插入图片描述

这段代码写得很暴力,优化空间很大:

  1. 哈希表的大小 HashSize 可以根据实际情况进行调整,选择一个合适的大小以平衡内存使用和哈希冲突的概率。
  2. 可以考虑使用更高效的哈希函数,例如使用素数取模或者其他哈希算法,以减少哈希冲突的概率。
  3. 在插入新节点时,可以先判断链表的长度是否超过了一定的阈值,如果超过了,可以考虑将链表转换为其他数据结构,如红黑树,以提高查找效率。
  4. 可以考虑在插入新节点时,如果链表长度超过了 k,则可以直接删除链表头部的节点,因为它们的下标之差肯定大于 k,不会影响结果。
4. 总结

本题主要考查对数组遍历和哈希表的应用能力。通过使用哈希表存储元素的最新索引,我们能够有效检查是否有符合条件的索引对。这种方法利用了哈希表快速查找和插入的特性,使得时间复杂度控制在 O(n) 内,适合处理大规模数据。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/601987.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

windows端口复用

1. 概述 使用 HTTP.sys 中的 Net.tcp Port Sharing 服务&#xff0c;配合 WinRM 实现端口复用。 优点&#xff1a; HTTP.sys 为 windows 原生机制&#xff0c; WinRM 为 windows 自带功能&#xff0c;动作较小&#xff0c;不易触发主 动防御。 需要管理员权限。 2. 原理 (…

3D点云处理的并行化

在我们的项目中&#xff0c;我们研究了数百万级 3D 点云上的空间局部计算&#xff0c;并提出了两种主要方法&#xff0c;可以提高 GPU 的速度/吞吐量&#xff0c;同时保持最终结果的性能准确性。 通过空间局部&#xff0c;我们的意思是每个像素独立地基于其局部邻域中的点执行…

基于springboot+mybatis+vue的项目实战之(后端+前后端联调)

步骤&#xff1a; 1、项目准备&#xff1a;创建数据库&#xff08;之前已经创建则忽略&#xff09;&#xff0c;以及数据库连接 2、建立项目结构文件夹 3、编写pojo文件 4、编写mapper文件&#xff0c;并测试sql语句是否正确 5、编写service文件 6、编写controller文件 …

标准引领 | 竹云参编《面向云计算的零信任体系》行业标准正式发布!

近日&#xff0c;中华人民共和国工业和信息化部公告2024年第4号文件正式发布行业标准&#xff1a;YD/T 4598.1-2024《面向云计算的零信任体系 第1部分&#xff1a;总体架构》&#xff08;后简称“总体架构”&#xff09;&#xff0c;并于2024年7月1日起正式实施。 该标准汇集大…

vector介绍与使用【C++】

C vector 前言一、vector的介绍c文档介绍简介 二、vector的定义和使用vector的定义vector代码演示 vector的使用vector iterator 的使用vector 空间增长问题vector 增删查改vector 迭代器失效问题引起底层空间改变eraseg与vs检测比较string迭代器失效 vector 在OJ中的使用只出现…

四、 现行数据出境制度下的三条合规路径是什么?如何判断?

综合《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》这三大数据合规基本法律要求来看&#xff0c;企业开展数据出境活动时&#xff0c;应结合自身的主体类型、出境数据类型和数量&#xff0c;综合判断是否须要额外&#xff08;1&#xff09;申报并通过数据出境安全评估&am…

欧洲央行管委内格尔:通胀压力或将上升,未来利率水平可能保持相对高位

欧洲央行管委约阿希姆内格尔在本周二的一次讲话中表示&#xff0c;欧洲央行可能面临一系列潜在因素导致的通胀压力加大的情况。他指出&#xff0c;人口趋势可能导致持续较高的工资增长&#xff0c;并强调通胀率可能不会回到疫情前的低迷状态。 内格尔指出&#xff0c;考虑到全…

如何看待2024数维杯?

一、赛事介绍 美赛结束后,2024年又一场高含金量数模竞赛开始报名啦!数维杯每年上半年为数维杯国赛(5月,俗称小国赛),下半年为数维杯国际赛(11月),累计参赛高校千余所,参赛人数超14万人,经过八年多的发展,已成为继数学建模国赛和美赛之后的第三大全国性数学建模赛事,…

通义千问免费新功能:EMO,让照片和视频“活”起来

&#x1f9d9;‍♂️ 诸位好&#xff0c;吾乃斜杠君&#xff0c;编程界之翘楚&#xff0c;代码之大师。算法如流水&#xff0c;逻辑如棋局。 &#x1f4dc; 吾之笔记&#xff0c;内含诸般技术之秘诀。吾欲以此笔记&#xff0c;传授编程之道&#xff0c;助汝解技术难题。 &#…

Git克隆仓库报错:HTTP/2 stream 1 was not closed

报错及原因 fatal: unable to access ‘https://github.com/xxx/’: HTTP/2 stream 1 was not closed cleanly before end of the underlying stream http/2 和 http/1.1之间有个区别是“HTTP2 基于 SPDY&#xff0c;专注于性能&#xff0c;最大的一个目标是在用户和网站间只…

国际数字影像产业园专场招聘会暨四川城市职业学院双选会成功举办

为了进一步强化校企合作&#xff0c;链接企业与高素质人才&#xff0c;促进毕业生实现高质量就业&#xff0c;2024年5月7日&#xff0c;“成就梦想 职通未来”国际数字影像产业园专场招聘会暨四川城市职业学院2024届毕业生校园双选会成功举行。 当天&#xff0c;国际数字影像产…

【建网护网三十载】 守护不息创新不止,C3安全AI未来!

30年&#xff0c;中国互联网从起步探索到领先全球。1994年4月20日&#xff0c;中国正式开通首条64K的国际专线&#xff0c;标志着我国成功实现与国际互联网的全功能接轨&#xff0c;展开互联网快速发展的三十载。 回望30年&#xff0c;亲历建网&#xff0c;投身建设&#xff0c…

yolov8任务之目标检测

对象检测 对象检测是一项涉及识别图像或视频流中对象的位置和类别的任务。对象检测器的输出是一组包围图像中对象的边界框&#xff0c;以及每个框的类标签和置信度分数。当您需要识别场景中感兴趣的对象&#xff0c;但不需要确切知道对象在哪里或其确切形状时&#xff0c;对象检…

RAG系统进阶

文本分割的粒度 缺陷 粒度太大可能导致检索不精准&#xff0c;粒度太小可能导致信息不全面问题的答案可能跨越两个片段 改进: 按一定粒度&#xff0c;部分重叠式的切割文本&#xff0c;使上下文更完整 from nltk.tokenize import sent_tokenize import jsondef split_text(…

Oracle-一次TX行锁堵塞事件

问题背景&#xff1a; 接用户问题报障&#xff0c;应用服务出现大量会话堆积现象&#xff0c;数据库锁堵塞严重&#xff0c;需要协助进行问题定位和排除。 问题分析&#xff1a; 登录到数据库服务器上&#xff0c;首先查看一下数据库当前的等待事件情况&#xff0c;通过gv$ses…

大学物理实验 期末复习笔记整理(个人复习笔记/侵删/有不足之处欢迎斧正)

一、误差和数据处理 1. 系统误差是指在重复性条件下&#xff0c;对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差。它通常是由于测量设备、测量方法或测量环境等因素引起的&#xff0c;具有重复性、单向性和可测性。而随机误差则是由于测量过程中一系列有关因…

WRT1900ACS搭建openwrt服务器小记

参考链接 wrt1900acs openwrt wrt1900acs openwrt 刷机 wrt1900acs原生固件刷openwrt-23.05.3-mvebu-cortexa9-linksys_wrt1900acs-squashfs-factory.img wrt1900acs openwrt更新刷openwrt-23.05.3-mvebu-cortexa9-linksys_wrt1900acs-squashfs-sysupgrade.bin 通过WEB UI来…

醛固酮(Aldosterone)/Aldosterone ELISA kit--比色竞争法酶免疫检测试剂盒

醛固酮&#xff08;Aldosterone&#xff09;是一种由肾上腺皮质中的胆固醇合成的类固醇激素。醛固酮在肾脏和肝脏中代谢&#xff0c;并作为控制钠钾平衡的关键盐皮质激素发挥作用。肾上腺合成和释放醛固酮主要受肾素-血管紧张素-醛固酮系统&#xff08;RAAS&#xff09;的调节&…

call, apply , bind 区别详解 及 实现购物车业务开发实例

call 方法&#xff1a; 原理 call 方法允许一个对象借用另一个对象的方法。通过 call&#xff0c;你可以指定某个函数运行时 this 指向的上下文。本质上&#xff0c;call 改变了函数运行时的作用域&#xff0c;它可以让我们借用一个已存 在的函数&#xff0c;而将函数体内的 th…

ISIS学习第一部分——isis基本概念

目录 一.ISIS与OSI模型 1.IS-IS&#xff0c;中间系统到中间系统 2.ES-IS,终端系统到中间系统 二.NET——ISIS中的“IP地址” &#xff08;1&#xff09;NET有3个部分: 1.Area ID 2.System ID 3.SEL &#xff08;2&#xff09;.前面是可变长的&#xff0c;如何进行区分…