"The harder you work for something, the greater you'll feel when you achieve it." - Unknown
1. 题目描述
2. 题目分析与解析
2.1 思路一——暴力求解
该思路很简单，就是暴力的查找每一个元素，查看是否满足题目要求，满足就返回true，不满足就返回false。
代码思路：
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一层for循环遍历每个
abs(i - j) <= k中的被减数 -
二层for循环遍历每个
abs(i - j) <= k中的减数 -
判定是否满足条件
效果果然如预期：
2.2 思路二——哈希表
对于这种题目，因为题目要求 abs(i - j) <= k，它的前提是不同的索引 i 和 j ，满足 nums[i] == nums[j]。那么我们是不是就可以先把那些相同值的组存储起来，然后再寻找这些相同值的组中满足abs(i - j) <= k的进行计算？
如何存储相同值的组？
可以使用一个hashMap，键为每一个数组，值为其对应出现的下标的集合。
然后就可以通过遍历hashMap的每一个键，寻找其对应的值的元素个数大于等于两个的部分，然后再对这个部分排序（也就是下标进行排序），然后两两相减查看是否满足条件abs(i - j) <= k。
代码思路：
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定义一个hashMap，键位数组所有不相同的元素，值为其出现下标的集合
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遍历hashMap的每一个键，寻找其对应的值的元素个数大于等于两个的部分
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对该部分先进行排序，然后两两相减查看是否满足条件
abs(i - j) <= k
之所以只需要两两相减，是因为我们需要找到的是abs(i - j)的最小值，因为如果最小值都不能满足 <= k，那么其它的肯定也不能满足。而最小值肯定就在排序后的两两之间，因为如下：
假如键位 6，对应出现的下标为 {1，3，4，5}，那么肯定 abs(i - j)的最小值出现在 {3 - 1，4 - 3，5 - 4}其中。（代码见后3.2）
但是这样写出的代码发现并不是很能打，因为我们相当于遍历了两次所有元素，能否只遍历一次呢？
我们先来思考一下上面遍历两次是哪两次：
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初始化hashMap
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遍历hashMap
因为我们需要的是判断相同元素的下标相减的绝对值是否<=k，那么我们是不是可以在初始化hashMap的时候，就对每一个hashMap的值进行判断：
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如果当前hashMap包含了该key，那么我们就进行判定是否满足
abs(i - j) <= k -
如果当前hashMap不包含该key，那就先把它加入hashMap
这样做的正确性是因为对于hashMap包含了该key的情况，说明该元素是第二次出现了，只需要将这两个元素的下标相减即可，并且对于hashMap的value我们也不需要存储所有相同元素的下标。这是因为记住我们创建这个hashMap的目的是什么，就是寻找最小的 abs(i - j)，那么我们就可以通过定义一个变量，保存最小值，不断更新直到满足 <=k即可。
而hashMap的value，就可以存储上一次出现该元素的下标，这样在下一次遇到相同元素，离他最近的肯定是上一个相同元素的位置：
比如上图对于元素5，当遍历到下标2时，最小abs值是2，因为此时走过的元素中离下标2最近且元素值相等的 2 - 0 = 2 此时如下：
当继续遍历到下标3的时候，最小abs值就可以被更新为1：
所以按照如上思路我们就可以将代码进行优化：
优化代码思路：
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初始化一个hashMap,key为不同元素，value为元素的最近一次遍历的下标
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初始化一个最小值
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遍历nums
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如果indexMap中包含nums[i]，计算i和indexMap.get(nums[i])的差值并更新min
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将当前值存入hashMap
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如果min小于等于k，返回true
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2.3 思路三——滑动窗口
因为我们要得到的结果只是一个布尔值，也就是真或者假，其它任何信息我们都不需要知道，只需要知道是否存在两个相同元素的下标之差的绝对值 <=k。
既然是下标之差的绝对值 <=k，那么是不是也就意味着在k+1（因为是小于等于，有等于情况所以需要+1）个相邻元素范围内，需要找到两个相同值的元素？只要找到了，那就说明存在可行解，就可以返回true，否则就返回false。比如如下对于：
如上图所示，红色框就是一次次的判定k+1个相邻元素范围内，能否找到两个相同值的元素，这样不断判定直到结尾：
发现都没有满足那就返回false。
所以我们现在来思考如何判定k+1个相邻元素范围内，能否找到两个相同值的元素？
那我们还是可以借鉴前面的思想，就是用一个hashSet存储k+1个相邻元素的值作为键，不断去判断下一个遍历的值是否在这个红色框中，
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如果当前元素下标小于等于k说明，判定该元素是否在框内，如果不在就向框中加入该元素，在就返回true（这是因为在初始化窗口的时候，窗口大小为0）
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如果发现当前元素下标大于k了，也就是刚开始位k+1的时候，需要移除窗口最左边的元素，因为此时窗口大小要保持k+1
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如果此时hashSet中包含了当前元素nums[i]，返回true
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如果遍历到了结尾还是没有返回true，就说明不存在解返回false
3. 代码实现
3.1 思路一——暴力求解
3.2 思路二——哈希表
经过优化以后：
3.3思路三——滑动窗口
4. 相关复杂度分析
1. 暴力求解方法 (containsNearbyDuplicate)
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时间复杂度: O(n^2) - 这是因为对于数组中的每个元素，代码都进行了一个内部循环来比较所有其他元素。对于长度为n的数组，这就导致了n*(n-1)/2次比较。
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空间复杂度: O(1) - 由于不需要额外存储空间，除了输入数组和几个变量外，这个方法不占用额外的空间。
2.1 哈希表方法 (containsNearbyDuplicate2)
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时间复杂度: O(n log n) - 这个复杂度主要来自于为每个元素的索引列表进行排序的需求。在最坏的情况下，如果所有元素都相同，则每个元素都会被添加到同一个列表中，对这个列表排序的时间复杂度为O(n log n)。
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空间复杂度: O(n) - 在最坏的情况下，如果所有的元素都不同，则
HashMap将会存储n个键值对，每个键对应一个只含有一个元素的列表。
2.2 哈希表方法优化 (containsNearbyDuplicate2_modify)
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时间复杂度: O(n) - 对于每个元素，只需要O(1)的时间来更新哈希表，并检查当前元素与之前出现的元素之间的距离。
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空间复杂度: O(n) - 哈希表在最坏的情况下可能需要存储n个键值对，即数组中的每个元素都不相同。
3. 滑动窗口方法 (containsNearbyDuplicate3)
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时间复杂度: O(n) - 数组中的每个元素都被访问一次。对于每个元素的访问，检查元素是否在
HashSet中以及添加和删除操作都可以在O(1)时间内完成。 -
空间复杂度: O(min(n, k)) - 滑动窗口方法中，
HashSet的大小由窗口的最大大小k决定，但不会超过n（数组的长度）。在最坏的情况下，如果k大于或等于n，那么空间复杂度将是O(n)；如果k小于n，空间复杂度是O(k)。
