题目描述： 给你一个整数数组 nums 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 ，满足 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。
示例 1：
输入： nums = [1,2,3,1], k = 3
输出： true
示例 2：
输入： nums = [1,0,1,1], k = 1
输出： true
示例 3：
输入： nums = [1,2,3,1,2,3], k = 2
输出： false
思路 1—— 暴力法（入门理解）
核心逻辑：遍历每个元素，检查它后面最多 k 个元素是否和它重复。
代码示例：
class Solution {
public:
bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {
int n = nums.size();
// 边界：数组长度<2 或 k=0（i≠j，索引差不可能≤0），直接返回false
if (n < 2 || k == 0) return false;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// j最多到i+k，且不超过数组末尾
for (int j = i + 1; j <= min(i + k, n - 1); ++j) {
if (nums[i] == nums[j]) {
return true;
}
}
}
return false;
}
};
缺点：
时间复杂度 O (nk)，如果 k 接近数组长度 n（比如 n=10^5，k=10^5），会超时，实际面试 / 刷题中不推荐。
思路 2—— 滑动窗口 + 哈希表（最优解）
核心逻辑：
-
维护一个「大小不超过 k」的滑动窗口（窗口内元素的索引差都≤k）；
-
用
unordered_set存储窗口内的元素（快速判断当前元素是否在窗口中）； -
遍历数组时：
- 若当前元素在 set 中 → 说明存在重复且索引差≤k，返回 true；
- 若不在，将当前元素加入 set；
- 若 set 大小超过 k → 移除窗口最左侧的元素（保证窗口大小≤k）。
代码实现（高效且简洁）：
class Solution {
public:
bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {
int n = nums.size();
if (n < 2 || k == 0) return false;
unordered_set<int> window; // 存储窗口内的元素
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// 1. 检查当前元素是否在窗口中（满足条件直接返回）
if (window.count(nums[i])) {
return true;
}
// 2. 加入当前元素到窗口
window.insert(nums[i]);
// 3. 窗口大小超过k，移除最左侧的元素（i-k位置的元素）
if (window.size() > k) {
window.erase(nums[i - k]);
}
}
// 遍历完无满足条件的元素
return false;
}
};
关键解释：
- 窗口的「左边界」是
i - k，右边界是i，保证窗口内所有元素的索引差≤k； unordered_set的count/insert/erase操作平均时间复杂度都是 O (1)，整体时间复杂度 O (n)，空间复杂度 O (k)（最多存储 k 个元素）；- 边界处理：提前判断
n<2（无两个元素）、k=0（索引差必须 > 0），避免无效遍历。
对比两种解法：
| 解法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 暴力法 | O(nk) | O(1) | k 很小（比如 k≤100） |
| 滑动窗口 + 哈希 | O(n) | O(k) | 任意 k（推荐） |
