2441. 与对应负数同时存在的最大正整数

🎯 问题描述（来源于LeetCode）

描述：
给你一个不包含任何零的整数数组 nums，找出自身与对应的负数都在数组中存在的最大正整数 k。
返回正整数 k，如果不存在这样的整数，返回 -1。

说明：

这是一个哈希表查找问题。
核心逻辑是遍历数组，对于每个数字，检查其相反数是否已经出现过。
如果出现过，则更新最大值。
示例：
示例 1：

1
2
3

输入：nums = [-1,2,-3,3]
输出：3
解释：3 是唯一一个自身与对应的负数都在数组中存在的正整数。

示例 2：

1
2
3

输入：nums = [-1,10,6,7,-7,1]
输出：7
解释：1 和 7 都满足条件，但 7 更大。

💻 解题思路

思路1：哈希表（一次遍历）

思路1：代码实现

class Solution:
    def findMaxK(self, nums: List[int]) -> int:
        # 哈希表，记录已经遍历过的数字
        find = defaultdict(int)
        ans = -1
        
        # 遍历数组
        for num in nums:
            # 检查当前数字的相反数是否已经在哈希表中
            if -num in find:
                # 如果存在，说明找到了一个满足条件的数对
                # 更新最大值为当前绝对值和原最大值的较大者
                ans = max(ans, abs(num))
            
            # 将当前数字加入哈希表
            find[num] += 1
            
        return ans

思路1：📊 性能分析

时间复杂度： $O(N)$ $O (N)$
- 其中 $N$ 是数组 nums 的长度。
- 我们只遍历数组一次，每次在哈希表中查找和插入操作的平均时间复杂度都是 $O(1)$ 。
- 总时间复杂度为 $O(N)$ 。
空间复杂度： $O(N)$ $O (N)$
- 哈希表 find 在最坏情况下需要存储 $N$ 个键值对。

思考

哈希表的作用：
- 哈希表用于存储已经遍历过的数字。
- 通过哈希表，我们可以快速查找是否存在一个数字，使得它与当前数字互为相反数。
查找逻辑：
- 对于当前数字 num，我们检查 -num 是否已经在哈希表中。
- 如果 -num 在哈希表中，说明我们找到了一个满足条件的数对。
- 此时，abs(num) 就是一个候选答案，我们用它来更新最大值。
为什么不需要区分正负：
- 代码中使用了 abs(num)，这样无论当前数字是正还是负，都能正确计算其绝对值。
- 例如，如果当前数字是 -3，且 3 已经在哈希表中，那么 abs(-3) = 3 就是一个候选答案。
- 如果当前数字是 3，且 -3 已经在哈希表中，那么 abs(3) = 3 也是一个候选答案。
存储逻辑：
- 在查找之后，我们将当前数字 num 存入哈希表。
- 这样可以确保在后续遍历中，当前数字可以被其他数字找到。
边界情况：
- 数组中没有满足条件的数对：ans 保持为 -1，返回 -1。
- 数组中有多个满足条件的数对：ans 会不断更新为最大值。