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- 2019 年 10 月 5 日
- 筆記
存在重複元素(17)
【今日知圖】
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0.說在前面1.存在重複元素2.Pycharm美化3.作者的話
0.說在前面
本節核心：三種方法解決一道演算法題，尋找最優方法！根據交流群的留言，在後文放出Pycharm的主題配置！！！一起嗨起來~~~
【回顧】
昨日研究了很久的知識圖譜終於告一段落，後面會有更深入的知識圖譜文章推出，根據我個人學習情況，加入機器學習或者深度學習演算法，兩者結合，綻放火花！
【今日】
公眾號每周二與周五推出leetcode演算法文章，刷的網址是：
https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/tencent/
如果你也需要刷演算法，我跟老表建立了一個專門演算法群(可點擊公眾號右下角->聯繫我，進入演算法交流群！)，每周一與周四兩天各刷一道，我公眾號周二與周五各更新一篇，今天周六，本來昨日發文，由於昨天將我的知識圖譜研究發出去，所以暫緩了一天！
【爬蟲】
由於師弟與師妹需要爬蟲知乎取數據，所以我估計會抽空研究知乎爬蟲，到時候採用scrapy爬蟲，scrapy爬蟲的小夥伴們一起來期待！！！
下面我們來一起進入本節文章內容！！！
1.存在重複元素
問題
給定一個整數數組，判斷是否存在重複元素。
如果任何值在數組中出現至少兩次，函數返回 true。如果數組中每個元素都不相同，則返回 false。
示例 1:
輸入: [1,2,3,1] 輸出: true
示例 2:
輸入: [1,2,3,4] 輸出: false
示例 3:
輸入: [1,1,1,3,3,4,3,2,4,2] 輸出: true
方法一
【思路】
set去重
然後獲得nums去重後的數組與原始數組長度相比較，如果相等，則沒有重複元素，返回false，否則不等，有重複元素，返回true。
【實現】
return len(nums) != len(set(nums))
【分析】
時間與空間複雜度均為O(1)
方法二
【思路】
字典處理
定義一個字典，遍歷給定的list(也就是nums)，並向字典中添加list元素，通過查找字典中是否存在當前list的元素來判別給定的list是否有重複元素！
【實現】
實現一：
class Solution: def containsDuplicate(self, nums): nums_dict = {} for i in nums: if i in nums_dict: return True nums_dict[i] = 1 return False
實現二：
class Solution: def containsDuplicate(self, nums): nums_dict = {} for i in range(len(nums)): if nums[i] in nums_dict: return True nums_dict[nums[i]] = 1 return False
【分析】
當前這個方法好好分析一下時間與空間複雜度，這裡定義了一個字典，空間複雜度為O(n)，時間複雜度為O(n)
關鍵點：當中涉及了字典查找元素，時間複雜度O(1)，外層循環一次，時間複雜度O(n)，總共為O(n)
方法三
列表處理
【思路】
定義一個列表，遍歷給定的list(也就是nums))，並向新定義的list中添加nums中的元素，通過查找新定義list中是否存在當前list的元素來判別給定的list是否有重複元素！
【實現】
class Solution: def containsDuplicate(self, nums): nums_list = [] for i in nums: if i in nums_list: return True nums_list.append(i) return False
【分析】
上面這個時間複雜度為O(n^2)，空間複雜度為O(n)
空間複雜度好理解，時間複雜度大家看到的只是一個for循環，為何O(n^2)？
原因在於裡面list查找時間複雜度為O(n)，外層還有一個O(n)的訓話，自然就為O(n^2)了，所以leetcode通不過，超時~~
總結
上面介紹了三種方法解決這道簡單題！特別是後面的兩個方法，字典與列表對比分析，從時間複雜度來研究其優劣！
2.Pycharm美化
下載主題 http://color-themes.com/?view=index
上述是一個主題推薦網址，選擇自己喜歡的配色，下載後打開 Pycharm 選擇File -> 選擇 Import Settings -> 選擇 xxxx.jar (你下載的jar包)導入，導入完成後，重啟PyCharm即可！
更多Pycharm內容，後面一起分享，這次先來換皮膚，哈哈~~~具體需求，請留言！！
