如果您仍然需要执行大量操作，那么减少循环次数不会改善时间复杂度。即使只有一个循环，您的代码也是如此O(N^2)：只是所有这些迭代现在都在一个循环中。

O(N)您可以使用哈希集（预期总体）或平衡二叉搜索树（总体）等数据结构更有效地查找重复项O(N log N)。

C 的标准库中没有这些，但您可以使用它们qsort对数组进行排序（标准没有规定时间复杂度保证，但通常O(N log N)至少是平均水平）。排序后，可以通过检查相邻元素对轻松检测重复项。

int comp(const void* a, const void *b) {
    return *(int*) a - *(int*) b;
}
bool containsDuplicate(int* nums, int numsSize) {
    qsort(nums, numsSize, sizeof *nums, comp);
    for (int i = 1; i < numsSize; ++i) if (nums[i] == nums[i - 1]) return true;
    return false;
}

您基本上已经使用以下代码将单个循环转换为嵌套循环。如果只编写嵌套循环，则会更清晰。

        if (i == numsSize - 1)
        {
            k++;
            i = k;
        }

显式嵌套循环：

bool containsDuplicate(int* nums, int numsSize) {
    for (int i = 0; i < numsSize - 1) {
        for (int j = i + 1; j < numsSize; j++) {
            if (nums[i] == nums[j])
                return 1;
        }
    }

    return 0;
}

这种嵌套循环方法，无论是按照您已有的方式编写还是明确使用嵌套循环，运行时复杂度都是 O(n^2)。对于非常小的数组来说，这并不重要，但对于较大的数组来说，它太慢了，而且 Leetcode 不仅会使用非常小的数组进行测试，而且还会使用非常大的样本量专门测试此类算法问题。

如果重复项位于样本数组的非常靠前的位置，那么您的代码确实会表现得很好，因为它会短路，但 Leetcode 不太可能对您如此友善。

相反，假设您首先对数组进行排序（具有 O（n * log n）复杂度的良好排序），然后在排序后的数组上运行单个 O（n）循环以检查连续重复项。

通过比较不同的样本大小，我们可以看出你采用的方法的规模有多小。显然，Leetcode 可能不会要求你的代码对包含十亿个整数的数组进行排序，但一百个或一千个整数是完全合理的，而且在这种规模下已经有很大差异了。