1.思路：将用户输入数组先排序，然后从0开始遍历至末尾，若存在相邻两个元素相同（arr【i】 == arr【i+1】），则说明存在相同元素；

2.算法选择：对时间复杂度的要求导致排序算法不能选择{“冒泡排序”、“选择排序”、“插入排序”}这些时间复杂度是O（NlogN）的算法;

　　　　　　这里选择堆排序（heapSort）。【左神写法】

　　　　　　排好序后的遍历检查时间复杂度是O（N）；

3.程序：

class Solution { public:
  void swap(vector<int>& arr,int m,int n){     int temp = arr[m];       arr[m] = arr[n];     arr[n] = temp;     }

// 具体调用模块
//将数组变成大根堆

  void heapInsert(vector<int>& arr,int index){      int father = (index-1)/2;      while(arr[father]<arr[index])      {         swap(arr,father,index);         index = father;         father = (index-1)/2;      }      } //从0开始向下，将剩余根堆区的数据再次组成大根堆  void heapify(vector<int>& arr,int index,int heapSize){      int left = 2*index+1;      while(left<heapSize){ //如果有左孩子即如果还有孩子          int largest = left+1<heapSize&&arr[left]<arr[left+1]?left+1:left;//二子选大          largest = arr[largest]>arr[index]?largest:index; // 父和大子选大          if(largest == index)  //若父即大，则不用换            break;         swap(arr,largest,index);  //走到这里说明大子大于父，换二者          index = largest;         left = index*2+1;
      } }   void heapSort(vector<int>& arr){　　　　//堆排序程序段     int length = arr.size();     if(length<2)       return;     int heapSize=length;           //第一个大根堆的大小      for(int i=0;i<length;i++)     {         heapInsert(arr,i);      //第一次构建大根堆      }    swap(arr,0,--heapSize);//确定数组最大的数据在最后位置交换当前大根堆的首元素arr[0]和arr[heapSize]      while(heapSize>0)//大根堆不为空（数组还未排好序） ：大根堆数↓->排好序的数组↑      {         heapify(arr,0,heapSize);           // 第二次构建大根堆         swap(arr,0,--heapSize);       }   } 
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {  　　　　//算法入口，整体思路先排序再查重     heapSort(nums);　　　　//排序     bool success;     success = binaryfind(nums);　　　　//查重     if(success==true)          return true;     else return false;     }     bool binaryfind(vector<int>& nums){　　　　//查重程序段         for(int i=1;i<nums.size();i++)         {   //cout<<nums[i-1]<<nums[i]<<endl;             if(nums[i]==nums[i-1]) return true;         }return false;     } }; 4.截图 ①运行截图

 

 ②leetcode截图