原地置换法解决数组「2」数组中重复的数字，拒绝龟速效率！

你好，欢迎来到我的技术博客！今天，让我们一起探索一个有趣的数组问题——「2」数组中重复的数字。

剑指 Offer 03. 数组中重复的数字

LeetCode 上有一道题叫「剑指 Offer 03. 数组中重复的数字」。题目如下：

给定一个长度为 n 的数组 nums 和一个数字 target，找出数组中所有与 target 重复的数字。

你可以假设每个元素在数组中出现一次且不超过一次。

听起来很简单，对吧？但是，如果你尝试用暴力法解决它，你会发现时间复杂度会达到 O(n^2)。这对于大型数组来说是非常慢的。

所以，我们需要找到一种更有效的方法。

原地置换法

原地置换法是一种非常巧妙的算法，可以将时间复杂度降低到 O(n)。

它的基本思想是：将数组中的每个元素交换到它应该在的位置。

例如，如果数组是 [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]，那么我们可以将 1 换到索引为 0 的位置，将 2 换到索引为 1 的位置，以此类推。

交换结束后，数组将变成 [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]。

此时，我们可以很容易地找到重复的数字。

算法实现

def find_duplicates(nums):
  """
  找到数组中重复的数字。

  Args:
    nums: 一个长度为 n 的数组。

  Returns:
    一个包含重复数字的列表。
  """

  # 创建一个字典来存储每个元素出现的次数。
  num_counts = {}

  # 遍历数组并更新每个元素出现的次数。
  for num in nums:
    if num not in num_counts:
      num_counts[num] = 0
    num_counts[num] += 1

  # 创建一个列表来存储重复的数字。
  duplicates = []

  # 遍历字典并找出重复的数字。
  for num, count in num_counts.items():
    if count > 1:
      duplicates.append(num)

  return duplicates

时间复杂度和空间复杂度

原地置换法的 时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

这比暴力法要好很多。

总结

原地置换法是一种非常巧妙的算法，可以将数组「2」数组中重复的数字问题的时间复杂度降低到 O(n)。

希望这篇文章对您有所帮助。如果您有任何问题，请随时留言。