C++ CodeSignal:使用c+；超出了执行时间限制+；

我正试图解决编程问题，首先复制代码信号。问题是“给定一个数组

a

，该数组只包含

1

到

a.length

范围内的数字，找到第二次出现的索引最小的第一个重复数字”

例如：对于

a=[2,1,3,5,3,2]

输出应该是

firstDuplicate（a）=3

有两个重复：数字2和3。第二次出现的3的索引比第二次出现的2的索引小，因此答案是3

使用这段代码，我通过了21/23测试，但它告诉我程序超过了测试22的执行时间限制。我该如何让它更快地通过剩下的两项测试

#include <algorithm>

int firstDuplicate(vector<int> a) {
    vector<int> seen;
    
    for (size_t i = 0; i < a.size(); ++i){
        if (std::find(seen.begin(), seen.end(), a[i]) != seen.end()){
            return a[i];
        }else{
            seen.push_back(a[i]);
        }
    }
    
    if (seen == a){
        return -1;
    }
    
}

#包括
int firstDuplicate（向量a）{
可见向量；
对于（大小i=0；i

std:：find

是容器中第一个和最后一个元素（或直到找到数字）之间距离的线性时间复杂度，因此最坏情况复杂度为O（N），因此您的算法为O（N^2）

Yyu不应该将数字存储在向量中并每次搜索它，而应该使用

std:：map

进行哈希运算，以存储遇到的数字，并在迭代时返回一个数字，如果该数字已经存在于映射中

std::map<int, int> hash;
for(const auto &i: a) {
    if(hash[i])
        return i;
    else
        hash[i] = 1;
}

std:：map散列；
用于（常数自动和i:a）{
if（散列[i]）
返回i；
其他的
散列[i]=1；
}

---

编辑：

std:：unordered\u map

如果键的顺序无关紧要，则效率更高，因为插入时间复杂度在平均情况下与

std:：map

的对数插入复杂度相比是恒定的，无论何时当您被问及“查找重复项”、“查找缺少的元素”或“找到应该存在的东西”，你的第一本能应该是“强”。使用哈希表< /强>。在C++中，有<代码>未排序的地图> /代码>和<代码>无序的集合> /COD>类，用于此类编码练习。<代码>无序的集合> /代码>实际上是一个布尔的键的映射。< /P> 另外，通过引用而不是值传递向量。通过值传递会导致复制整个向量的开销

此外，这种比较最终似乎代价高昂，也没有必要

这可能更接近您想要的：

#include <unordered_set>


int firstDuplicate(const vector<int>& a) {
    std::unordered_set<int> seen;
    
    for (int i : a) {
       auto result_pair = seen.insert(i);
       bool duplicate = (result_pair.second == false);
       if (duplicate) {
          return (i);
       }
    }

    return -1;
   
}

#包括
int firstDuplicate（常量向量&a）{
std：：看到无序的_集；
对于（int i:a）{
自动结果\u pair=seen.insert（i）；
bool duplicate=（result_pair.second==false）；
如果（重复）{
回报（i）；
}
}
返回-1；
}

这可能是一个不必要的优化，但我认为我应该尝试更好地利用该规范。哈希表主要用于从可能的键到实际键的转换非常稀疏的情况，也就是说，只使用了一小部分可能的键。例如，如果您的键是str长度最长可达20个字符，理论上最大键数为25620。有这么多可能的键，很明显，任何实用程序都不会存储超过一个极小的百分比，因此哈希表是有意义的

然而，在本例中，我们被告知输入是：“一个数组a，它只包含1到a.length范围内的数字”。因此，即使有一半的数字是重复的，我们也使用了50%的可能键

在这种情况下，我会使用

std:：vector

，而不是哈希表（尽管它经常被恶意攻击），并期望在绝大多数情况下获得更好的性能

intfirstduplicate（std:：vector const&input）{
std:：vector seen（input.size（）+1）；
对于（自动i:input）{
如果（见[i]）
返回i；
见[我]=真；
}
返回-1；
}

这里的优势相当简单：至少在典型情况下，

std:：vector

使用专门化来存储

bool

s，每个位只存储一个位。这样，我们每个输入数只存储一个位，这增加了存储密度，因此我们可以期待缓存的出色使用。特别是，只要缓存中的字节数至少比输入数组中元素数的1/8多一点，我们可以预期看到的所有

大部分时间都在缓存中

现在不要搞错了：如果你环顾四周，你会发现相当多的文章指出
vector
有问题——在某些情况下，这是完全正确的。有一些地方和时间应该避免
vector
。但它的限制并不适用于我们在这里使用它的方式——而且它确实给我们的应用带来了优势存储密度非常有用，特别是对于这种情况

我们也可以编写一些自定义代码来实现位图，这样会比
vector
提供更快的代码。但是使用
vector
很容易，而且编写我们自己的更高效的替换代码是相当多的额外工作…
使用hashmap而不是vectorRead读取编译器的良好文档（例如…）和调试程序（例如）。参见.Upand和.C.。从现有的开源C++软件中得到启发，例如，考虑使用一些<代码> STD:：unOrdEdEdMult//Cord>比 STD:：MAP< /COD>（哈希表与树插入）更有效.
std:：unordered_set
完成了与布尔值映射相同的事情。是的，您是对的，与
std:：map
的log（n）相比，插入时间在平均情况下是恒定的。