leetcode解题报告（19）：Contains Duplicate II

描述

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 absolute difference between i and j is at most k.

分析

我的想法是：遍历该数组，并判断当前元素之后有没有和该元素相等的元素，如果有，就通过distance得到这两个值之间的长度，如果小于等于k，则返回true，否则继续遍历。

代码如下：

class Solution {
public:
    bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {
        if(nums.size() == 0)return false;
        if(k <= 0)return false;
        for(auto it = nums.begin(); it != nums.end(); ++it){
            if(it + 1 == nums.end())return false;
            auto f = find(it + 1,nums.end(),*it);
            if(f != nums.end()){
                if(distance(it,f) <= k)return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

然而测试用例中最后一个数组超时了，没ac，想了一会儿后还是不知道怎么优化这个解法，于是看了下讨论区：

https://discuss.leetcode.com/topic/15012/share-my-easy-to-understand-c-code

代码看到就懂了，还是用unordered_map，以元素值为key，元素下标为value。 遍历该数组，如果该元素不在数组中，就把元素放到这个unordered_map里。否则，判断当前元素下标与map中该元素的下标之差是否小于等于k，如果是，返回true。

代码如下：

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

我的解法和上述解法在复杂度上相比，主要是多了distance这个函数。不过影响复杂度的主要因素是find函数。

为了查找一个范围内的值，我调用的是stl里的find函数，而这个算法的性能会略低于map自己的find函数。此外，unordered_map的一些操作的复杂度也确实低于vector。

unordered_map大法好~