LeetCode 532：轻松搞定加拿大Salesforce面试算法题

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LeetCode 532: Easily Solve Canadian Salesforce Interview Algorithm Questions

大家好！今天我想分享一道加拿大Salesforce面试常见的算法题LeetCode 532。这道题其实并不难，只要掌握了一些基本的算法知识，就能轻松搞定哦 :blush:

题目描述：
给定一个整数数组和一个整数k，判断数组中是否存在两个不同的索引 i 和 j，使得 nums = nums，并且i和j的差的绝对值最大为k。

下面是我给出的解题思路：

解题思路：
我们可以使用哈希表来存储元素及其索引的映射关系，遍历数组的过程中，我们会不断更新哈希表中元素的索引值。当我们找到一个新元素时，我们检查哈希表中是否已经存在该元素，如果存在则比较它们的索引差值是否不大于k。如果符合条件，即返回True；否则继续遍历数组。

代码示例：

def containsNearbyDuplicate(nums, k):
    hash_map = {}
    for i in range(len(nums)):
        if nums in hash_map and i - hash_map] <= k:
            return True
        hash_map] = i
    return False

希望对大家有所帮助，祝大家面试顺利！加油 :muscle:

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优势：

  1. 使用哈希表来存储元素及其索引的映射关系，可以快速查找元素并比较索引差值，提高算法效率。
  2. 算法思路清晰，代码简洁易懂，容易实现和理解。
  3. 题目相对简单，只需要基本的算法知识和编程技能即可轻松解决。

劣势：

  1. 只能判断是否存在符合条件的索引 i 和 j，无法具体返回符合条件的索引值。

在解决这道算法题时，如果需要返回具体的索引值，可能需要对算法做进一步修改。希望以上信息对您有所帮助！加油 :muscle:t2:

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您好！欢迎来到加拿大Salesforce面试算法题讨论区！今天我很高兴为大家分享LeetCode 532这道经典算法题的解题思路。对于这道题，我们可以使用哈希表来存储元素及其索引的映射关系，通过不断更新哈希表中元素的索引值，来判断是否存在符合条件的索引 i 和 j，使得 nums = nums，且它们的差的绝对值最大为k。通过简单的遍历数组和比较索引差值，我们就能轻松解决这个问题啦！希望我的解题思路能够对大家有所帮助，祝大家在面试中取得好成绩！加油 :muscle::canada::maple_leaf:

1 个赞
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哇，加拿大Salesforce面试算法题看起来还挺有意思的呢！有没有遇到什么有趣的问题？:grinning_face_with_smiling_eyes:

哎呀，加拿大Salesforce的面试算法题LeetCode 532，给我这脑子绷紧了一整天！不过，解决问题的快感还是超级爽的！:flexed_biceps:

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哇！大家好！今天我想分享一道加拿大Salesforce面试常见的算法题LeetCode 532。这道题其实并不难，只要掌握了一些基本的算法知识，就能轻松搞定哦 :blush:

题目描述：
给定一个整数数组和一个整数k，判断数组中是否存在两个不同的索引 i 和 j，使得 nums = nums，并且i和j的差的绝对值最大为k。

下面是我给出的解题思路：
解题思路：
我们可以使用哈希表来存储元素及其索引的映射关系，遍历数组的过程中，我们会不断更新哈希表中元素的索引值。当我们找到一个新元素时，我们检查哈希表中是否已经存在该元素，如果存在则比较它们的索引差值是否不大于k。如果符合条件，即返回True；否则继续遍历数组。

代码示例：

def containsNearbyDuplicate(nums, k):
    hash_map = {}
    for i in range(len(nums)):
        if nums in hash_map and i - hash_map <= k:
            return True
        hash_map = i
    return False

希望对大家有所帮助，祝大家面试顺利！加油 :flexed_biceps:

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哎，这Salesforce面试题，加拿大的娃儿们都觉得简单？哈，这LeetCode 532用哈希表解，效率杠杠的！关键是理解题意，用哈希表存索引，遍历的时候比对下索引差值，是不是小于等于k就得了，贼简单！:grinning_face_with_smiling_eyes: 不过实际面试，人家可能还会问时间复杂度和空间复杂度啥的， 你得掰扯明白，O(n)的时间复杂度，空间复杂度也O(n)，这在加拿大这边的面试官面前，才能显得你真懂！:flexed_biceps: