<LeetCode OJ> 217./219. Contains Duplicate (I / II)

Given an array of integers, find if the array contains any duplicates. 

Your function should return true if any value appears at least twice in the array, and it should return false if every element is distinct.

第一种方法：set数据结构，count函数记录数是否出现过，耗时96ms

用数据结构set来做。由于他是红黑树为底层，所以查找某个元素时间浮渣度较低，而且set不同意同样元素出现
假设某个元素的count为0则。插入到set，假设不为0，return false
set的查找时间为O(lg(N))所以终于时间浮渣度为O(Nlg(N))

class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
    if(nums.empty())
        return false;
    set<int> s;
    s.insert(nums[0]);
     for(int i=1;i<nums.size();i++)
     {
         if(!s.count(nums[i]))
             s.insert(nums[i]);
         else
             return true;
     }
     return false;
    }
};

或者set直接查找，100ms：

//思路首先：set查找
class Solution {  
public:  
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {  
        set<int> st;  
        //for (auto i : nums) {  
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
         { 
              if (st.find(nums[i]) != st.end()) 
                    return true;  
              st.insert(nums[i]);  
         }
        return false;  
    }  
};  

另外一种方法：map数据结构，count函数记录数是否出现过。96ms

//思路首先：
//既然能够用set来做，那么map来做也是能够的
//由于map不同意关键值反复（但实值能够），道理和set一样，都是红黑树为底层，本方法96ms完毕測试案例
class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
        if(nums.empty())
            return false;
        map<int, int> mapping;
        for (int i = 0; i<nums.size(); i++) {
            if(mapping.count(nums[i]))//假设该数出现过
                return true;
            mapping.insert(pair<int, int>(nums[i], i));//将nums[i]存储为关键值，实值在这里无所谓    
        }
        return false;
    }
};

或者map直接查找,100ms：

//思路首先：map查找
class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
        if(nums.empty())
            return false;
        map<int, int> mapping;
        for (int i = 0; i<nums.size(); i++) {
            if(mapping.find(nums[i]) != mapping.end())//查找该数是否出现过
                return true;
            mapping.insert(pair<int, int>(nums[i], i));//将nums[i]存储为关键值，实值在这里无所谓    
        }
        return false;
    }
};

第三种方法：先排序，再遍历一遍。检查数是否出现过。40ms

//思路首先：先排序。再遍历一遍是否有同样值。所以终于时间浮渣度为O(Nlg(N)+N)，本方法40ms完毕測试案例
class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
    if(nums.empty())
        return false;
    sort(nums.begin(), nums.end());
    for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
        if (nums[i-1] == nums[i]) 
            return true;
    }
    return false;
    }
};

第四种方法：哈希法。检查数是否出现过。48ms

//思路首先：hash法
class Solution {  
public:  
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {  
        unordered_set<int> hashset;  
        //for (auto i : nums) {  
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
         { 
              if (hashset.find(nums[i]) != hashset.end()) 
                    return true;  
              hashset.insert(nums[i]);  
         }
        return false;  
    }  
};  

有一个数组和一个整数，推断数组中是否存在两个同样的元素相距小于给定整数k。若是则返回真。

Given an array of integers and an integer k, find out whether there are two distinct indices i and j in the array such that nums[i] = nums[j] and the difference between i and jis at most k.

分析：

哈希map（不要用红黑树map）
遍历数组。首先看当前元素是否在map中。如不在则压入，若在看是否其相应下标和当前下标相距为k
假设不则将原元素改动为如今的下标

class Solution {  
public:  
    bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {  
        if(nums.empty())  
            return false;  
        unordered_map<int,int> umapping;  
        umapping[nums[0]]=0;  
        for(int i=1;i<nums.size();i++)  
        {  
            //if(umapping.count(nums[i]) == 0)//没有出现(统计函数)  
            if(umapping.find(nums[i]) == umapping.end())//直接查找  
                umapping[nums[i]]=i;  
            else if((i-umapping[nums[i]])<=k)//相距小于k  
                return true;  
            else  
                umapping[nums[i]]=i;  
        }  
        return false;  
    }  
};  

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