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给你一个未排序的 n 个整数数组，你想找出数组中是否有任何重复项(即任何出现多次的整数)。
该算法基于大小为 n 的整数的未排序数组。使用嵌套循环来查找重复项，复杂度为； O(N^2)
如果我们限制输入数据以实现某些最佳情况，您如何限制输入数据以实现更好的 Big O 复杂性？描述一种算法来处理这些有限的数据以查找是否有任何重复项。什么是大 O 复杂度？
问题要求如下:
限制数据的一种方法。
这如何改变您查找重复项的算法，什么是更好的 Big O 复杂度。
我想出的答案:
如果我们将数据限制为，比方说，数组大小为 5 (n = 5)，我们可以将复杂度降低到 O(N)。
如果数组已排序，那么我们只需要一个循环来比较数组中的每个元素和下一个元素，这将查找是否存在重复项。
这只是意味着，如果给我们的数组默认(或幸运地)已经排序(从最低值到最高值)，在这种情况下，减少将从 O(N^2) 到 O(N)，因为我们不会需要内部循环来比较整数进行排序，因为它已经排序，因此我们可以实现一个循环来比较整数与其后继者，如果遇到重复，那么我们可以，例如，使用 printf 语句打印重复并继续迭代循环 n-1 次(这将是 4 次)- 一旦完成就结束程序。
此算法的最佳情况是 O(N)，因为性能线性增长并与输入/数据的大小成正比，因此如果我们有一个大小为 50 的排序数组(数组中有 50 个整数)那么迭代将是 n-1(循环将迭代 50 – 1 次)，其中 n 是数组的长度，即 50。
该算法的运行时间与输入大小成正比。这只是意味着在排序数组中，执行操作所花费的时间完全取决于数组的输入大小。
您的确认(关于这是否正确)将不胜感激。我知道还有其他算法具有更好的复杂度等级，但由于这比 O(N^2) 更有效，这将是一个可能的答案，因为这是问题所要求的。