难度: Easy
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，判断是否存在 两个 长度为 2 的子数组且它们的 和 相等。注意，这两个子数组起始位置的下标必须 不相同 。
如果这样的子数组存在，请返回 true，否则返回 false 。
子数组 是一个数组中一段连续非空的元素组成的序列。
示例 1：
输入：nums = [4,2,4] 输出：true 解释：元素为 [4,2] 和 [2,4] 的子数组有相同的和 6 。
示例 2：
输入：nums = [1,2,3,4,5] 输出：false 解释：没有长度为 2 的两个子数组和相等。
示例 3：
输入：nums = [0,0,0] 输出：true 解释：子数组 [nums[0],nums[1]] 和 [nums[1],nums[2]] 的和相等，都为 0 。 注意即使子数组的元素相同，这两个子数组也视为不相同的子数组，因为它们在原数组中的起始位置不同。
提示：
2 <= nums.length <= 1000-109 <= nums[i] <= 109运行时间: 25 ms
内存: 16.0 MB
class Solution:
def findSubarrays(self, nums: List[int]) -> bool:
for i in range(1, len(nums) - 1):
if nums[i+1] == nums[i-1]:
return True
ans_set = set()
for i in range(1, len(nums)):
cur = nums[i] + nums[i-1]
if cur in ans_set:
return True
else:
ans_set.add(cur)
return False
这个题解采用了两步的方法。首先，它检查是否有任何相邻的两个元素之间的差值相等，如果是，则返回True。接下来，它遍历数组，计算每对相邻元素的和，并将这些和存储在一个集合中。如果在添加一个新的和之前，该和已经存在于集合中，则意味着存在两个长度为2的子数组和相等，因此返回True。如果遍历完成后没有找到这样的子数组，则返回False。
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)
class Solution:
def findSubarrays(self, nums: List[int]) -> bool:
for i in range(1, len(nums) - 1):
if nums[i+1] == nums[i-1]:
return True
ans_set = set()
for i in range(1, len(nums)):
cur = nums[i] + nums[i-1]
if cur in ans_set:
return True
else:
ans_set.add(cur)
return False
实际上，这部分逻辑确实与题目要求不符。题目的要求是找到和相等的子数组，而不是检查相邻元素差值相等。这可能是代码实现中的一个错误或误解。正确的做法应该是直接进入第二步，检查和相等的子数组。
使用集合来存储子数组的和是为了快速检查是否已经存在相同的和。这种方法利用集合的高效查找特性，可以在常数时间内检查和是否存在。由于代码中只考虑了长度为2的子数组，所以这种方法只能确保找到所有相邻且和相等的长度为2的子数组。非相邻的子数组并没有在这种方法中被考虑，所以如果题目要求包括非相邻子数组，则这个方法不足以满足要求。
由于题解中只考虑了长度为2的子数组，并且每次只将相邻两个元素的和加入集合，所以该方法本质上已经隐式地避免了子数组的重叠。每个子数组都是唯一确定的两个连续元素，因此不存在起始位置下标相同导致重叠的情况。但是，如果考虑更长的子数组，确实需要额外的逻辑来保证子数组的独立性和非重叠性。
如果数组长度小于2，则不可能存在长度至少为2的子数组。在这种情况下，应该直接返回False，因为没有足够的元素来形成所需的子数组。这种边界情况应在函数的开始就进行检查，以避免后续的逻辑错误或不必要的计算。例如，可以在代码的开始添加一个条件判断，如 `if len(nums) < 2: return False`，以确保数组长度符合要求。