007 · Contains Duplicate

algorithm
Published

April 23, 2026

My First Thoughts

这个思路和 Two Sum 有点像。Two Sum 里我们一边遍历，一边记录已经见过的数字，用来判断当前数字能不能和以前的某个数字配对。

这道题更直接：不需要配对，也不需要算差值，只需要判断当前数字以前有没有出现过。

所以第一反应可以是维护一个 seen：

seen = []

for val in nums:
    if val in seen:
        return True
    else:
        seen.append(val)

return False

这段逻辑是对的：

  • 如果 val 已经在 seen 里面，说明它至少第二次出现，直接返回 True。
  • 如果 val 不在 seen 里面，就把它放进去，表示以后再看到它就算重复。
  • 如果一路走完整个 nums 都没有提前返回，说明没有重复数字，返回 False。

这里不需要最后再判断 seen == nums。因为循环已经把每个数字都检查过了，只要没有发现重复，就可以直接确定答案是 False。

Why That Is Not Enough

用 list 维护 seen 可以做出来，但它不是最优解。

问题出在这一句：

if val in seen:

如果 seen 是 list，Python 需要从前往后一个个找，才能知道 val 在不在里面。

比如：

seen = [1, 2, 3, 4, 5]

要判断 6 in seen，它必须看过 1, 2, 3, 4, 5 之后，才能确定没有 6。

所以 list 里的 in 最坏情况下是 \(O(n)\)。

如果数组本身有 \(n\) 个数字，我们又在每次循环里都做一次 list 查找，最坏时间就会接近：

1 + 2 + 3 + ... + n

也就是 \(O(n^2)\)。

这道题真正需要的不是“按顺序保存看过的数字”，而是“快速判断一个数字以前有没有出现过”。

这种需求更适合用 set。

Final Idea

用一个 set 保存已经见过的数字。

从左到右遍历 nums：

  1. 如果当前数字已经在 seen 里，说明有重复，返回 True。
  2. 如果当前数字还没出现过，就把它加入 seen。
  3. 如果遍历结束还没发现重复，返回 False。

set 和 list 最大的区别是：这里我们不关心数字出现的顺序，只关心“有没有出现过”。

所以 set 更贴近这个问题。

Why It Works

遍历到某个数字 val 时，seen 里保存的是它前面所有已经出现过的数字。

如果 val in seen，说明当前数字和前面的某个数字相同，所以数组里一定存在重复元素。

如果 val not in seen，说明这是第一次看到它。把它加入 seen 后，后面如果再遇到同样的数字，就能检查出来。

如果整个数组遍历完都没有触发重复检查，说明每个数字都只出现了一次。

Code

def contains_duplicate(nums: list[int]) -> bool:
    seen = set()

    for val in nums:
        if val in seen:
            return True

        seen.add(val)

    return False

Complexity

Time \(O(n)\) — 每个数字遍历一次，set 查找和加入平均是 \(O(1)\)
Space \(O(n)\) — 最坏情况下所有数字都不重复，需要都放进 seen

Takeaway

当题目只关心“一个东西以前有没有出现过”时，优先想到 set。list 也能记录看过的内容，但查找会慢；set 不保留顺序，但能更快回答“在不在里面”这个问题。

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