What is the best way to solve Contains Duplicate?

The optimized O(n) approach using Arrays & Hashing patterns is generally preferred.

Top 150 InterviewЛегко

Contains Duplicate

Detailed guide and Python implementation for the 'Contains Duplicate' problem.

1. Узнать

The 'Contains Duplicate' problem is a key challenge in the Arrays & Hashing section.

This implementation focuses on easy-level logic in Python.

We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.

2. Real-World Applications

1Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического потока для «Содержит дубликат». ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте описание проблемы «Содержит дубликат». ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к массивам и хешированию. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задач массивов и хеширования. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для массивов и хеширования, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Действительная анаграмма ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Действительная анаграмма». ---ПИСЕП--- Учитывая две строки __PYCODE_0__ и __PYCODE_1__, верните __PYCODE_2__, если __PYCODE_3__ является анаграммой __PYCODE_4__, и __PYCODE_5__ в противном случае. Анаграмма — это слово или фраза, образованная перестановкой букв другого слова или фразы с использованием всех исходных букв ровно один раз. Напишите функцию __PYCODE_6__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Массивы и хеширование ---ПИСЕП--- Проблема «Действительная анаграмма» — ключевая задача в разделе «Массивы и хеширование». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике простого уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода. ---ПИСЕП--- Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического потока для действительной анаграммы. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для действительной анаграммы. ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к массивам и хешированию. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задач массивов и хеширования. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для массивов и хеширования, таких как наборы или кучи.

2Competitive programming

3Technical assessments

3. Visual Intuition

Visualizing the logic flow for Contains Duplicate.

4. Prerequisites

Python variablesArrays & Hashing fundamentals

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

Read the problem statement for Contains Duplicate carefully.

2. Formulate brute force

Draft a simple iterative solution.

3. Identify inefficiency

Look for redundant calculations.

4. Optimize search path

Use hashing or sorting to speed up the process.

5. Final Implementation

Clean up the code for production standards.

Постановка задачи

Легко

Given an integer array nums, return True if any value appears at least twice in the array, and return False if every element is distinct.

Write a function containsDuplicate(nums: List[int]) -> bool.

Ограничения

•1 <= len(nums) <= 10^5
•-10^9 <= nums[i] <= 10^9

Примеры

Example 1

Input

nums = [1, 2, 3, 1]

Output

True

Explanation

The element 1 appears at index 0 and index 3, so there is a duplicate.

Example 2

Input

nums = [1, 2, 3, 4]

Output

False

Explanation

All elements are distinct.

Example 3

Input

nums = [1, 1, 1, 3, 3, 4, 3, 2, 4, 2]

Output

True

Explanation

Multiple elements repeat: 1, 3, 4, and 2.

Need a Hint?

Consider using Arrays & Hashing-specific data structures like sets or heaps.

Edge Cases to Watch

Empty input structures
Single element inputs
Large numerical bounds

Готовы решить?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

Открыть в редакторе

Интервью: идеи и вариации

Explain the logic of your Arrays & Hashing approach.

Discuss edge cases like null or empty inputs.

Разбивка анализа сложности

Сложность грубой силы

Time: O(n)•Space: O(1)

Почему время: Directly evaluates all possibilities.

Почему космос: Uses standard local memory.

Оптимизированная сложность

Time: O(n)•Space: O(n)

Почему время: Optimized paths reduce total operations.

Почему космос: May trade memory for speed.

Оптимизированный код Python для решения

Попробуйте в компиляторе

def contains_duplicate_opt(nums):
    seen = set()
    for num in nums:
        if num in seen:
            return True
        seen.add(num)
    return False

Код грубой силы (спойлер защищен)

Попробуйте в компиляторе

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 False

☕Found this breakdown helpful?

PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!

☕Buy me a coffee

Contains Duplicate

1. Узнать

2. Real-World Applications

3. Visual Intuition

4. Prerequisites

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

2. Formulate brute force

3. Identify inefficiency

4. Optimize search path

5. Final Implementation

Постановка задачи

Примеры

Готовы решить?

Интервью: идеи и вариации

Разбивка анализа сложности

Оптимизированный код Python для решения

Код грубой силы (спойлер защищен)

Algorithm Pattern Checklist

Key Revision Notes

Связанные вопросы

Рекомендуемые ресурсы Python

Циклы Python

Как удалить дубликаты из списка в Python

Шпаргалка по строковым методам Python

Python против JavaScript: какой язык программирования лучше?