Arrays 备选方案O（N^2）时间复杂度和O（1）空间复杂度，用于在数组中查找不同的值

我正在尝试看看是否有任何替代暴力算法的方法（或对原始暴力算法的轻微改进/最差性能），仍然会导致O（N^2）时间复杂度和O（1）辅助空间

这是我的暴力伪代码：

    procedure distinct(Input: array)                             
        for i=0 to i < length of array                      
            for j=i+1 to j < length of array                 
               if array[i] == array[j] and i != j then  
                  return false                        
               end if
               increment k
            end for
            increment j
        end for
        return true
    end procedure

过程不同（输入：数组）
对于i=0到i<数组长度
对于j=i+1到j<数组长度
如果数组[i]==数组[j]和i！=那么
返回错误
如果结束
增量k
结束
增量j
结束
返回真值
结束程序

我知道暴力算法是一个糟糕的解决方案，有很多方法可以实现更好的性能（使用数据集或实现O（N）时间复杂度和O（1）空间复杂度），但是出于纯粹的兴趣，我试图找到O（N^2）最坏情况下的时间复杂度和O（1）空间复杂度。有可能吗

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我在想，我可能会应用排序算法（例如冒泡排序或插入排序），然后使用for循环遍历已排序的数组，但这是否仍然会给我一个二次函数而不是O（N^3）？

使用heapsort对数组排序，并在找到两个相等的元素时停止：

• O（NLogN）时间复杂度
• O（1）空间复杂性

您还可以为此寻找其他（更高级的算法）

选择和插入排序是两种备选方案，具有：

• O（NxN）时间复杂度
• O（1）空间复杂性

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感谢您的快速响应！然而，我的问题是一个非常奇怪的问题，因为我正在寻找一种替代方法，以精确地替代O（N^2）时间复杂度，替代暴力，而不是更好的解决方案。选择排序或插入排序就可以了。更新了答案。太好了，谢谢！我不太确定在这种情况下我的想法是否正确！是的，您可以从该链接中选择任何具有O（N^2）时间复杂度和O（1）空间复杂度的配置。