【C++刷题】力扣-#706-设计哈希映射
题目描述
不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希映射(HashMap)。
实现 MyHashMap 类:
● MyHashMap() 用空映射初始化对象
● void put(int key, int value) 向 HashMap 插入一个键值对 (key, value) 。如果 key 已经存在于映射中,则更新其对应的值 value 。
● int get(int key) 返回特定的 key 所映射的 value ;如果映射中不包含 key 的映射,返回 -1 。
● void remove(key) 如果映射中存在 key 的映射,则移除 key 和它所对应的 value 。
示例
输入:
["MyHashMap", "put", "put", "get", "get", "put", "get", "remove", "get"]
[[], [1, 1], [2, 2], [1], [3], [2, 1], [2], [2], [2]]
输出:
[null, null, null, 1, -1, null, 1, null, -1]
解释:
MyHashMap myHashMap = new MyHashMap();
myHashMap.put(1, 1); // myHashMap 现在为 [[1,1]]
myHashMap.put(2, 2); // myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.get(1); // 返回 1 ,myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.get(3); // 返回 -1(未找到),myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.put(2, 1); // myHashMap 现在为 [[1,1], [2,1]](更新已有的值)
myHashMap.get(2); // 返回 1 ,myHashMap 现在为 [[1,1], [2,1]]
myHashMap.remove(2); // 删除键为 2 的数据,myHashMap 现在为 [[1,1]]
myHashMap.get(2); // 返回 -1(未找到),myHashMap 现在为 [[1,1]]
题解
这个问题可以通过使用一个定长的数组来模拟哈希表的存储结构。
- 初始化哈希表:创建一个定长的数组 buckets,每个元素是一个链表,用于解决哈希冲突。
- 哈希函数:实现一个哈希函数 hash(key),将键映射到数组索引。
- put操作:计算键的哈希值,然后在对应的链表中插入或更新键值对。
- get操作:计算键的哈希值,然后在对应的链表中查找键并返回其值。
- remove操作:计算键的哈希值,然后在对应的链表中删除键。
代码实现
class MyHashMap {
private:
vector<list<pair<int, int>>> buckets;
static const int BUCKET_SIZE = 769; // 使用一个素数作为桶的数量
public:
MyHashMap() : buckets(BUCKET_SIZE) {}
int hash(int key) { return key % BUCKET_SIZE; }
void put(int key, int value) {
int index = hash(key);
for (auto& kv : buckets[index]) {
if (kv.first == key) {
kv.second = value;
return;
}
}
buckets[index].emplace_front(key, value);
}
int get(int key) {
int index = hash(key);
for (auto& kv : buckets[index]) {
if (kv.first == key) {
return kv.second;
}
}
return -1;
}
void remove(int key) {
int index = hash(key);
for (auto it = buckets[index].begin(); it != buckets[index].end();
++it) {
if (it->first == key) {
buckets[index].erase(it);
return;
}
}
}
};
复杂度分析
● 时间复杂度:
○ put 操作:平均情况下是 O(1),最坏情况下是 O(n),其中 n 是哈希桶中链表的长度。
○ get 操作:平均情况下是 O(1),最坏情况下是 O(n)。
○ remove 操作:平均情况下是 O(1),最坏情况下是 O(n)。
● 空间复杂度:O(n),其中 n 是哈希映射中存储的元素总数。这里使用了一个大小为 BUCKET_SIZE 的 vector 和若干个 list。
这个实现利用了链地址法来解决哈希冲突,通过 vector 和 list 的组合提供了一个高效的哈希映射实现。