给定⼀个整数数组 nums，检查是否存在两个索引 i 和 j 使得： a. i != j b. 0 <= i, j < nums.length c. nums[i] == 4 * nums[j]

题目要求判断一个整数数组中是否存在两个不同的索引i和j，使得满足以下条件：

a. i不等于j；

b. i和j都必须在数组的索引范围内，即0 <= i, j < nums.length；

c. nums[i]的值是nums[j]的4倍。

如果存在这样的i和j，则返回True，否则返回False。

可以通过双重循环遍历整个数组，对于每个索引i，检查是否存在另一个索引j，满足nums[i] == 4 * nums[j]。如果找到了这样的i和j，则返回True，否则返回False。具体实现如下所示：

def check(nums):
    n = len(nums)
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i != j and nums[i] == 4 * nums[j]:
                return True
    return False

这个算法的时间复杂度是O(n^2)，其中n是数组的长度。如果数组很大，这个算法可能会比较慢。可以考虑其他更高效的算法来解决这个问题。

相关问题

使用kotlin解决这个问题：219. 存在重复元素 II 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，判断数组中是否存在两个 不同的索引 i 和 j ，满足 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3,1], k = 3 输出：true 示例 2： 输入：nums = [1,0,1,1], k = 1 输出：true 示例 3： 输入：nums = [1,2,3,1,2,3], k = 2 输出：false 提示： 1 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 0 <= k <= 105

以下是使用Kotlin解决这个问题的代码：

fun containsNearbyDuplicate(nums: IntArray, k: Int): Boolean {
    val map = HashMap<Int, Int>()
    for (i in nums.indices) {
        val num = nums[i]
        if (map.containsKey(num) && i - map[num]!! <= k) {
            return true
        }
        map[num] = i
    }
    return false
}

这个算法使用了HashMap来记录每个元素最后一次出现的位置，以及该元素是否出现过。遍历数组时，如果当前元素已经在Map中出现过，并且当前位置和上次出现位置的距离不超过k，就说明存在重复元素，返回true。否则将该元素添加到Map中，并将其最后一次出现的位置更新为当前位置，继续遍历数组。如果遍历完整个数组仍没有找到符合条件的重复元素，就返回false。

给你一个整数数组 nums （下标 从 0 开始 计数）以及两个整数：low 和 high ，请返回 漂亮数对 的数目。 漂亮数对 是一个形如 (i, j) 的数对，其中 0 <= i < j < nums.length 且 low <= (nums[i] XOR nums[j]) <= high 。

给定一个整数数组nums，以及两个整数low和high，请返回漂亮数对的数目。漂亮数对是一个形如(i, j)的数对，其中0 <= i < j < nums.length且low <= (nums[i] XOR nums[j]) <= high。

这道题的解法是遍历nums数组中的每一个数，并在剩余的数中查找与其形成漂亮数对的数。我们可以使用双重循环来遍历数组中的所有数，然后使用一个if语句来检查它们是否满足条件。

例如：

int countBeautifulPairs(int[] nums, int low, int high) {
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
            if (low <= (nums[i] ^ nums[j]) && (nums[i] ^ nums[j]) <= high) {
                count++;
            }
        }
    }
    return count;
}

请注意，这是一个朴素算法，时间复杂度为O(n^2)，因此在处理大数组时可能会很慢。