题目描述

给出一个整数数组和一个非负整数K，要求找到元素X的数量，使得X + K也存在于数组中。

解题思路

一种简单的思路是遍历整个数组，将当前元素加上K，并在数组中判断是否存在。但这种方法的时间复杂度为O(n^2)，效率不高。因此，我们需要寻找更优秀的算法。

我们可以借助哈希表来优化时间复杂度。首先，用一个哈希表存储数组中的元素，并且将数组中的最小值记录下来。接下来，遍历数组，对于每个元素X，判断X + K是否也在哈希表中存在。如果存在，则计数器加1。最后返回计数器的值即可。

需要注意的是，如果K为0，则特判处理，统计数组中出现了多少个不同的元素即可。

代码实现

以下是Python实现：

def findPairs(nums, k):
    """
    :type nums: List[int]
    :type k: int
    :rtype: int
    """
    if k < 0:
        return 0
    elif k == 0:
        # 统计数组中出现了多少个不同的元素
        return len([n for n in nums if nums.count(n) > 1])
    nums_dict = {}
    count = 0
    min_num = min(nums)
    for n in nums:
        nums_dict[n] = nums_dict.get(n, 0) + 1
    for n in nums_dict:
        if n + k in nums_dict and n + k >= min_num:
            count += 1
    return count

时间复杂度

哈希表查找、遍历数组的时间复杂度均为O(n)，因此总时间复杂度为O(n)。