因此，假设我们给定一个m数字数组，则此数组中的最大数字为k。此数组中有重复项。
let array a = [1,2,3,1,2,5,1,2,3,4]
是否存在一种算法，该算法在[1,2,3,4,5]（均为排序且无重复）的o（n）操作结果后打印出此数组，其中n是唯一值值。
我们被允许使用k内存-在这种情况下为5。
我想到的算法是使用哈希表。将值插入哈希表中，如果该值之前存在，我们将忽略它。这将自动排序。但是，如果我们有5个数字[1,2,3,100,4]但其中之一是100，则意味着在打印这5个数字时，我们需要运行 o（k）〜= 100次而不是 o（n）〜= 5次。
有办法解决这个问题吗？
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您建议打印5个数字需要o（k）（或100）时间而不是o（n）。这是错误的，因为要打印这5个数字，需要花费5倍的时间进行迭代和打印。您的数字值将如何改变解决此问题所需的时间？唯一有区别的情况是该值大于32位整数（即2 ^ 32-1）中的允许值。然后，您将不得不检测这些情况并以不同的方式对待它们。但是，假设您没有该大小的整数，则应该能够在O（5）时间中打印5个整数。我将回顾一下您计算算法所需时间的计算。
使用该方法，如果您使用的是高效算法，则应该能够在O（n log n）时间内删除重复项，如here所示。
如果您有一部分算法（散列部分，删除重复项并进行排序）在O（n log n）时间中运行，并且有一部分算法（打印数组），我的观察方式是运行O（N）（在这种情况下为O（5）），则整个算法的运行时间为O（N）：O（N）+ O（N log N）-> O（N），因为O（N） > = O（N log N）。我希望能回答您的要求！
看起来我错了，因为O（N log N）当然比O（N）增长快。我认为没有办法解决您的问题。
答案 1 :(得分：0)
我认为不存在这样的算法。在这里https://en.wikipedia.org/wiki/Sorting_algorithm
对于基于比较的算法，基本上可以达到的最好是O(nlogn)。但是，由于您提供了最大值k，因此我认为您想要的不仅仅是基于比较的算法。
但是对于基于非比较的算法，由于其本质上取决于数字的大小，因此复杂度必须反映这种依赖性-这意味着您肯定会在总时间复杂度中找到k。您将找不到仅O(n)的算法。
相反，如果该O(n)算法存在并且不依赖于k。您可以对n个数字进行排序，因为k是多余的，无用的信息。