[代码随想录06]哈希表的使用,有效字母异位词,两数组交集,快乐数,两数之和
前言
哈希表是什么?一句话带你理解,简单来说我们对于杂乱的数据,怎么快速找到数据,如何做呢?一般的做法就是遍历复杂度为o(N)去找寻一个数据,但是吧,我们这样思考的话,还是花了大量时间去检查其他元素是否存在这个集合里面,如何优化呢?我们通过特定的计算把每个值都用特定的值来唯一表示起来,我们每次查询只需要通过计算,然后看这个特定的结构里面是否有对应映射的值,这种情况下,我们的查询效率就能达到o(1),这个做法也就是前文提到的空间换时间。
有了特定的索引值去表示,这个数据是否存在,那么就会存在哈希冲突,哈希冲突就是多个值对应一个索引值,我们就无法判断。这个时候一般的做法就是再哈希,线性探测(闭散列),拉链法(开散列)拉一个链表在冲突的地方。
HashTable的三种结构:①数组 ②set ③unordered_map对应底层的数据结构也是不一样的。
题目链接
242. 有效的字母异位词 - 力扣(LeetCode)
349. 两个数组的交集 - 力扣(LeetCode)
202. 快乐数 - 力扣(LeetCode)
1. 两数之和 - 力扣(LeetCode)
一、有效的字母异位词
思路:三个for循环搞定,一个for循环就是把数据存进去,第二个for循环就是把数据取走,第三个for循环就是检查还有没有数据在里面。就能判定字母是否是异位词。
tips:使用数组可以在空间的效率上有提升。这道题建议使用数组能起到联系的作用。
class Solution {
public:
//使用数组
bool isAnagram1(string s, string t) {
if(s.length()!=t.length())return false;
int records[26]={0};
for(auto it:s) records[it-'a']++;
for(auto it:t) records[it-'a']--;
for(auto it:records){
if(it!=0)return false;
}
return true;
}
//使用map表
bool isAnagram2(string s, string t) {
if(s.length()!=t.length())return false;
unordered_map<int,int>dic;
for(auto it:s) dic[it]+=1;
for(auto it:t) dic[it]-=1;
for(auto it:dic){
if(it.second!=0)return false;
}
return true;
}
};
二、两个数组的交集
思路:两个数组的交集,我们首先想到的就是用哈希的思想去找到两个共同元素,这样就强迫我们私用不能重复的结构set,然后用一个对结果集合进行去重,一个就是单纯用来存放一组数据的,方便我们去遍历查找,最后我们使用。
//使用set去重,然后循环遍历查找入结果集。
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
unordered_set<int>result_set;
unordered_set<int>nums_set(nums1.begin(),nums1.end());
for(auto num:nums2){
if(nums_set.find(num)!=nums_set.end())result_set.insert(num);
}
return vector<int>(result_set.begin(),result_set.end());
}
leetcode 对数值的大小修订之后我们就可以使用数组来解决这个问题。
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
unordered_set<int>result_set;
int hash[1005]={0};
for(auto num:nums1){
hash[num]=1;
}
for(int num:nums2){
if(hash[num]==1)result_set.insert(num);
}
return vector<int>(result_set.begin(),result_set.end());
}
三、快乐数
思路:题目说了直到1为止就会跳出循环。
int bitsum(int n){
int sum=0;
while(n){
sum+=(n%10)*(n%10);
n=n/10;
}
return sum;
}
bool isHappy(int n) {
unordered_set<int>set;
while(1){
int sum=bitsum(n);
if(sum==1)return true;
if(set.find(sum)!=set.end()) return false;
set.insert(sum);
n=sum;
}
}
使用快慢指针的方法,循环两者终将会相遇。
int bitsum(int n){
int sum=0;
while(n){
sum+=(n%10)*(n%10);
n=n/10;
}
return sum;
}
bool isHappy(int n) {
int slow=n,fast=n;
do{
slow=bitsum(slow);
fast=bitsum(fast);
fast=bitsum(fast);
}while(slow!=fast);
return slow==1;
}
四、两数之和
哈希表的精髓所在:直接使用target-num[i]去查找一个元素的是否存在集合中。
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
int n=nums.size();
unordered_map<int,int>mp;
for(int i=0;i<n;i++)
{
auto it=mp.find(target-nums[i]);
if(it!=mp.end()) return {it->second,i};
mp[nums[i]]=i;
}
return {};
}
总结
学会了哈希表的用法,我们主要掌握一个思想,判断一个数是否在集合里,使用什么最快,当然是哈希表。当然这个比较对比的方式可以不同,比如第二题,两个比较,第三题和自己比较,第四题相减比较。共同进步!兄弟们!!!!!!!