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LeetCode问题:在没有哈希的情况下改进执行时间？

在没有哈希的情况下改进执行时间，可以考虑使用其他数据结构或算法来优化。以下是一些可能的解决方案：

使用二分查找：如果问题涉及到查找操作，可以考虑使用二分查找算法来提高执行时间。二分查找适用于有序数组或有序列表，通过不断缩小查找范围，可以快速定位目标元素。
使用双指针法：对于某些问题，可以使用双指针法来减少遍历次数。双指针法通常适用于数组或链表等数据结构，通过设置两个指针在不同位置进行遍历，可以快速找到满足条件的解。
使用动态规划：对于一些具有重叠子问题性质的问题，可以使用动态规划算法来优化执行时间。动态规划通过将问题分解为子问题，并保存子问题的解，避免重复计算，从而提高执行效率。
使用贪心算法：对于某些问题，可以使用贪心算法来快速找到局部最优解。贪心算法每次选择当前最优的解，不考虑全局最优，但在某些情况下可以得到较好的结果。
使用分治法：对于一些可以分解为多个子问题的问题，可以使用分治法来提高执行时间。分治法将问题分解为多个独立的子问题，并将子问题的解合并得到最终解。

需要注意的是，以上解决方案的适用性取决于具体的问题场景和要求。在实际应用中，可以根据问题的特点选择合适的方法来改进执行时间。

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