Contém duplicado
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Contém Duplicado'.
1. Aprenda
O problema 'Contém Duplicado' é um desafio importante na seção Arrays e Hashing.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Contém Duplicado.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia a declaração do problema para Contém Duplicado com atenção.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dado um array inteiro nums, retorne True se algum valor aparecer pelo menos duas vezes no array e retorne False se cada elemento for distinto.
Escreva uma função containsDuplicate(nums: List[int]) -> bool.
- •1 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^9 <= nums[i] <= 10^9
Exemplos
nums = [1, 2, 3, 1]
True
The element 1 appears at index 0 and index 3, so there is a duplicate.
nums = [1, 2, 3, 4]
False
All elements are distinct.
nums = [1, 1, 1, 3, 3, 4, 3, 2, 4, 2]
True
Multiple elements repeat: 1, 3, 4, and 2.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
def contains_duplicate_opt(nums):
seen = set()
for num in nums:
if num in seen:
return True
seen.add(num)
return FalseCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def contains_duplicate_brute(nums):
n = len(nums)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if nums[i] == nums[j]:
return True
return FalseAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays & Hashing data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades padrão de problemas de arrays e hashing.
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