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跟着笔者走起来吧！！加油干！
217. 存在重复元素
给你一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现 至少两次 ，返回 true ；如果数组中每个元素互不相同，返回 false 。
示例 1：
输入：nums = [1,2,3,1]
输出：true
示例 2：
输入：nums = [1,2,3,4]
输出：false
示例 3：
输入：nums = [1,1,1,3,3,4,3,2,4,2]
输出：true
提示：
1 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109
其实对于这个题目是一个很简单的题目了！！
首先，笔者刚开始的想法是：定义一个快慢指针，在一个在前，一个在后，但是，这个两个中间的差值是多少？？我也不知道，所以就放弃了！！但是，后来想想，当你把这个数组进行排序好以后？在进行临近比较？这样不就能得出是否有一样的数字了吗？？比较一样的数组，在数组排序后一定会在一块出现！！所以就能得出答案了！
一开始，笔者想用双重for循环，用冒泡排序实现数组从小到大的排序，但是，最后在提交的时候，提示时间复杂度过大！！所以，只能用Java当中库函数所提供的方法了！！
冒泡排序实现：
class Solution1 { //Arrays.sort()排序函数 时间复杂度为O（N^2)超出时间限制 public static boolean containsDuplicate(int[] nums) { for (int i = 0; i < nums.length; i++) { for (int j = 0; j < nums.length-1-i; j++) { if (nums[j] > nums[j+1]) { int tmp = nums[j]; nums[j]=nums[j+1]; nums[j+1] =tmp; } } } //return nums; //此时数组已经排好顺序 for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) { if (nums[i] == nums[i+1]) { return true; } } return false; } }
由于上述代码的时间复杂度为O(N^2)，超过了时间的限制，
所以只好用：Java当中的Arrays.sort()排序函数来进行排序了！！在排序的过程，IDEA帮我们进行写好底层的代码了，我们只需要直接拿来用就行了！
class Solution { public boolean containsDuplicate(int[] nums) { Arrays.sort(nums); for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) { if (nums[i] == nums[i + 1]) { return true; } } return false; } }
对于这个代码的时间复杂度为O(N)，所以通过了时间的限制！！最后也提交成功了！！
对于该段代码，想必没有什么难度吧！！
53. 最大子数组和
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
子数组 是数组中的一个连续部分。
示例 1：
输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
示例 2：
输入：nums = [1]
输出：1
示例 3：
输入：nums = [5,4,-1,7,8]
输出：23
提示：
1 <= nums.length <= 105 -104 <= nums[i] <= 104
进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的 分治法 求解。
定义sum用来存储最大子序列和, 定义一个temp用于临时存储子序列和, temp如果大于sum, 就更新sum, 如果碰到temp会拖累的元素, 就舍弃原始的temp, 以该元素值作为temp继续往前走, 最开始temp和sum都用nums[0]赋值, 也就是都等于第一个元素, 然后进入循环, 循环从第二个元素开始, 还是要跟着流程打草稿比较好理解
class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int temp = nums[0]; int max_sum = temp; for (int i = 1; i < nums.length; i++) { temp = temp + nums[i]; if (temp > nums[i]){ if (temp > max_sum){ max_sum = temp; } } else { temp = nums[i]; if (temp > max_sum){ max_sum = temp; } } } return max_sum; } }
代码的运行结果为;
