揭秘 LeetCode 数组重复数据的神秘世界

见解分享

2024-01-01 23:44:13

发现数组中重复数据的艺术：LeetCode 难题的解密之旅

引言

踏入程序员竞技场 LeetCode，我们不可避免地会遭遇一个广为人知的难题，它考验着程序员们发现数组中重复数据的敏锐洞察力。让我们踏上这段解密之旅，探索揭开这个难题的神秘面纱。

LeetCode 难题的魅力

LeetCode 是一个汇聚了无数编程难题的平台，涵盖编程的方方面面，为程序员们提供了一个磨练技能和提升水平的绝佳场所。而 LeetCode 数组重复数据难题就是其中一颗耀眼的明珠。

难题详解

该难题的具体如下：

给定一个长度为 n 的整数数组 nums ，其中 nums 的所有整数都在范围 [1, n] 内，且每个整数出现一次或两次。请你找出所有出现两次的整数，并以数组形式返回。

乍看之下，这个问题似乎并不复杂，但真正动手解决时，你才会发现它隐藏着许多微妙的细节。

破解难题：高效算法

要解决这个难题，我们需要找到一种有效的方法来识别数组中重复的元素。一种常用的算法是使用哈希表：

创建哈希表： 创建一个哈希表，将数组中的每个元素作为键，出现的次数作为值。
遍历数组： 遍历数组中的每个元素。
检查哈希表： 检查哈希表中该元素是否存在。
记录重复元素： 如果该元素在哈希表中，则将其标记为重复元素。

这种算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。它利用哈希表的高效查找和更新操作，快速识别数组中的重复元素。

清晰的代码示例

以下是使用哈希表解决该难题的 Python 代码示例：

def find_duplicates(nums):
    """
    :type nums: List[int]
    :rtype: List[int]
    """
    hash_table = {}
    duplicates = []

    for num in nums:
        if num in hash_table:
            duplicates.append(num)
        else:
            hash_table[num] = 1

    return duplicates