首先从最直观朴素的方式开始讨论：线性扫描法。这种方法的基本思想是遍历整个数组一次或多次，通过比较每个元素和它之后的所有元素以寻找匹配项。具体来说，我们可以用两个嵌套循环进行操作——外层循环针对每一个元素，而内层循环则检查其余所有元素是否有相同的数值。虽然该方法简单易懂并且易于实施，但其时间复杂度为O(n^2)，对于大规模数据集效率较低。
为了提升处理速度，可以采用哈希表这种高效的数据结构来进行优化。创建一个空哈希表，然后依次把数组中的每一项插入到哈希表里；如果尝试插入某个键值对时发现此键已经存在，则表示找到了重复元素。这种方式的时间复杂度降低到了近乎最优的O(n)级别，因为哈希表支持平均情况下的常数时间内完成插入和查询操作。
另外一种高效的算法基于排序原理。先利用快速排序、归并排序等任何稳定的排序算法将原数组排列有序后，再遍历一遍即可轻易找到相邻相等的元素作为重复出现者。尽管排序过程可能需要O(nlogn)的时间开销，但如果内存允许的情况下空间换时间策略可行的话，这是一个值得考虑的选择。
此外，借助于现代CPU多核特性以及并发计算框架如Java 8引入的Stream API，我们还可以设计出并行版本的解决方案。通过对大数组切分成多个小块并在不同的处理器核心上同时执行上述任一逻辑，最后汇总结果也能显著提高判定速度。
更进一步地，如果我们面对的是特定类型的数据比如整型数字，并希望尽可能减少额外的空间消耗，那么布隆过滤器(Bloom Filter)是一种巧妙的概率型数据结构可以选择使用。它可以较为准确而且节省存储空间地判别某元素之前是否已存在于大量数据之中，从而确定数组中有无潜在的重复成员，不过请注意这会带来一定的误报概率。
综上所述，识别数组中存在的重复元素是一个看似基础实则蕴含丰富技术细节的问题。依据实际需求权衡时间和空间成本，选择合适的方法至关重要。无论是简单的逐个比对还是运用高级数据结构及算法技巧，都能有效地帮助我们在实践中达成目标。而在不断追求性能极致的过程中，理解和掌握这些多元化的解题思路无疑能极大地拓宽我们的视野和技术储备。
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