用std::unordered_map统计频次最直接，本质是筛选出现次数>1的元素；需先完整遍历建表再遍历map筛选，避免边遍历边跳过导致漏检。
用 std::unordered_map 统计频次最直接
重复元素的本质是「出现次数 > 1」，所以先数清楚每个值出现了几次，再筛出来就行。std::unordered_map 插入和查询平均 O(1)，比 std::map 的 O(log n) 更适合这类统计场景。
常见错误是遍历数组时只检查 count() == 1 就跳过，结果漏掉后续重复项；正确做法是完整扫一遍数组建好表，再单独遍历 map 找 value > 1 的 key。
- 记得包含头文件：
#include <unordered_map></unordered_map> - 如果数组元素是自定义类型，得提供哈希函数和
==重载，基础类型（int、char等）不用管 - 输出顺序不确定——
unordered_map不保序，需要排序就额外存到vector里再std::sort
std::vector<int> arr = {1, 2, 3, 2, 4, 3};
std::unordered_map<int, int> freq;
for (int x : arr) freq[x]++;
for (const auto& p : freq) {
if (p.second > 1) std::cout << p.first << " ";
}对已排序数组用双指针避免额外空间
如果原数组已经排好序（比如调用过 std::sort），就不必用哈希表了。两个指针挨着走，相同值连续出现，一比较就能发现重复。
优势是空间 O(1)，但前提是“已排序”；如果强行先排序再查，整体复杂度变成 O(n log n)，反而不如哈希表的 O(n)——除非你本来就要排序，顺手把重复也揪出来。
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- 左指针
left指向当前待确认的起点，右指针right往后找第一个不同值 - 当
arr[right] == arr[left]且right > left，说明arr[left]至少重复了一次 - 别忘了移动
left到right位置，否则会重复处理同一段
用 std::set 边插边判重（适合只要知道“有没有”）
如果任务只是判断是否存在重复（布尔型需求），或者只需要找出**第一个**重复元素（如力扣 217/219 题），std::set 插入时返回的 pair<iterator bool></iterator> 就够用了——bool 是 false 表示已存在。
注意它不统计重复次数，也无法区分“重复两次”和“重复十次”，纯属“有/无”判断场景。
- 插入失败即找到重复：
if (!seen.insert(x).second) { /* x is duplicate */ } - 用
std::unordered_set性能更好，除非你需要有序遍历 - 别误用
set.find(x) != set.end()再插入——多一次查找，白费 O(log n) 或 O(1)
原始数组不能改？小心 std::sort 的副作用
很多示例代码直接对原数组 std::sort(arr.begin(), arr.end())，但如果业务逻辑依赖原始顺序（比如下标对应某条记录 ID），这么干会破坏数据一致性。
此时必须拷贝一份再排序，或改用哈希方案——unordered_map 不动原数组，是最稳妥的选择。
- 拷贝成本：小数组无所谓，大数组（百万级）要考虑内存和时间开销
- 如果只关心重复值本身，不关心位置，
unordered_map是默认推荐路径 - 若需返回所有重复元素的下标，只能遍历两次：第一次建 map 存
value → vector<index>，第二次过滤 size > 1 的 entry
实际写的时候，90% 的情况用 unordered_map 统计就够了；剩下 10% 要么是面试题限定空间，要么是数组天然有序，得看上下文。别为了“看起来高级”硬套双指针，也别在没排序时强行用双指针——边界错一位，结果就全乱。
