力扣第219题“存在重复元素 II”

在本篇文章中,我们将详细解读力扣第219题"存在重复元素 II"。通过学习本篇文章,读者将掌握如何使用滑动窗口和哈希表来解决这一问题,并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释,以便于理解。

问题描述

力扣第219题"存在重复元素 II"描述如下:

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 ij,使得 nums[i] == nums[j],并且 ij 的差的绝对值至多为 k

示例:

plaintext 复制代码
输入: nums = [1,2,3,1], k = 3
输出: true

示例:

plaintext 复制代码
输入: nums = [1,0,1,1], k = 1
输出: true

示例:

plaintext 复制代码
输入: nums = [1,2,3,1,2,3], k = 2
输出: false

解题思路

方法一:滑动窗口 + 哈希表
  1. 初步分析

    • 使用滑动窗口和哈希表来检测是否存在重复元素。
    • 滑动窗口的大小为 k,在窗口内检查是否存在重复元素。
  2. 步骤

    • 初始化一个空的哈希表。
    • 遍历数组,将元素加入哈希表,如果发现哈希表中已经存在该元素,则返回 true。
    • 保持哈希表的大小不超过 k,如果超过则移除最左边的元素。
代码实现
python 复制代码
def containsNearbyDuplicate(nums, k):
    seen = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        if num in seen and i - seen[num] <= k:
            return True
        seen[num] = i
    return False

# 测试案例
print(containsNearbyDuplicate([1,2,3,1], 3))  # 输出: True
print(containsNearbyDuplicate([1,0,1,1], 1))  # 输出: True
print(containsNearbyDuplicate([1,2,3,1,2,3], 2))  # 输出: False

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是数组的长度。需要遍历一次数组。
  • 空间复杂度:O(k),用于存储滑动窗口内的元素。

模拟面试问答

问题 1:你能描述一下如何解决这个问题的思路吗?

回答 :我们可以使用滑动窗口和哈希表来解决这个问题。滑动窗口的大小为 k,在窗口内检查是否存在重复元素。如果在窗口内发现重复元素,则返回 true。通过维护一个哈希表,记录当前窗口内的元素及其索引。

问题 2:为什么选择使用滑动窗口和哈希表来解决这个问题?

回答:滑动窗口可以高效地维护当前范围内的元素,哈希表可以在常数时间内进行查找和插入操作。结合滑动窗口和哈希表,可以在 O(n) 的时间复杂度内解决这个问题。

问题 3:你的算法的时间复杂度和空间复杂度是多少?

回答:算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是数组的长度。空间复杂度为 O(k),用于存储滑动窗口内的元素。

问题 4:在代码中如何处理边界情况?

回答:对于空数组或 k 小于等于 0 的情况,可以直接返回 false。对于其他情况,通过滑动窗口和哈希表来处理。

问题 5:你能解释一下滑动窗口和哈希表的工作原理吗?

回答 :滑动窗口通过维持一个固定大小的范围,遍历数组中的元素。哈希表通过记录当前窗口内的元素及其索引,在常数时间内进行查找和插入操作。在这个问题中,滑动窗口的大小为 k,通过哈希表检查当前窗口内是否存在重复元素。

问题 6:在代码中如何确保返回的结果是正确的?

回答:通过滑动窗口和哈希表,遍历数组中的每个元素,检测是否存在重复元素,确保返回的结果是正确的。可以通过测试案例验证结果。

问题 7:你能举例说明在面试中如何回答优化问题吗?

回答:在面试中,如果面试官问到如何优化算法,我会首先分析当前算法的瓶颈,如时间复杂度和空间复杂度,然后提出优化方案。例如,可以通过减少不必要的操作和优化数据结构来提高性能。解释其原理和优势,最后提供优化后的代码实现。

问题 8:如何验证代码的正确性?

回答:通过运行代码并查看结果,验证返回的是否存在重复元素。可以使用多组测试数据,包括正常情况和边界情况,确保代码在各种情况下都能正确运行。例如,可以在测试数据中包含多个不同的数组和 k 值,确保代码结果正确。

问题 9:你能解释一下解决存在重复元素 II 问题的重要性吗?

回答:解决存在重复元素 II 问题在数据分析和处理过程中具有重要意义。通过学习和应用滑动窗口和哈希表,可以提高处理重复元素和集合操作的能力。在实际应用中,存在重复元素 II 问题广泛用于数据清洗、数据去重和数据验证等领域。

问题 10:在处理大数据集时,算法的性能如何?

回答:算法的性能取决于数据集的大小。在处理大数据集时,通过优化滑动窗口和哈希表的实现,可以显著提高算法的性能。例如,通过减少不必要的操作和优化哈希函数,可以减少时间和空间复杂度,从而提高算法的效率。

总结

本文详细解读了力扣第219题"存在重复元素 II",通过使用滑动窗口和哈希表的方法高效地解决了这一问题,并提供了详细的解释和模拟面试问答。希望读者通过本文的学习,能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。

相关推荐
圣保罗的大教堂4 分钟前
leetcode 2799. 统计完全子数组的数目 中等
leetcode
SsummerC11 分钟前
【leetcode100】组合总和Ⅳ
数据结构·python·算法·leetcode·动态规划
Tandy12356_18 分钟前
Godot开发2D冒险游戏——第一节:主角登场!
python·游戏引擎·godot
YuCaiH39 分钟前
数组理论基础
笔记·leetcode·c·数组
拉不动的猪43 分钟前
前端自做埋点,我们应该要注意的几个问题
前端·javascript·面试
尤物程序猿1 小时前
【2025面试Java常问八股之redis】zset数据结构的实现,跳表和B+树的对比
数据结构·redis·面试
2301_807611491 小时前
77. 组合
c++·算法·leetcode·深度优先·回溯
西柚小萌新1 小时前
【Python爬虫基础篇】--4.Selenium入门详细教程
爬虫·python·selenium
橘猫云计算机设计2 小时前
springboot基于hadoop的酷狗音乐爬虫大数据分析可视化系统(源码+lw+部署文档+讲解),源码可白嫖!
数据库·hadoop·spring boot·爬虫·python·数据分析·毕业设计
YOULANSHENGMENG2 小时前
linux 下python 调用c++的动态库的方法
c++·python