当前位置: 首页 > article >正文

算法练习——哈希表

一:两数之和

题目要求:

解题思路:

常规思路(暴力方法):定义两个指针遍历,满足条件时,返回下标。

优化版本:如下图

实现代码:

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> ret;
        unordered_map<int,int> hash;
        for(int i = 0; i < nums.size();  i++) {
            int tmp = target - nums[i];
            if(hash.count(tmp)) {
                return {hash[tmp],i};
            }
            hash[nums[i]] = i;
        }
        return {-1,-1};
    }
};

二:判定是否互为字符重排

题目要求:

解题思路:

思路:因为字符串中只包含小写字母,因此定义一个数组来模拟哈希表。分别遍历字符串s2和s1,前者在哈希表中做加法运算,后者做减法运算,当后者被减数变为0时,说明不是字符重排

实现代码:

class Solution {
public:
    bool CheckPermutation(string s1, string s2) {
        if (s1.size() != s2.size()) {
            return false;
        }
        //统计s2中各个字符出现的次数
        int hash[26] = { 0 };
        for (auto s : s1) {
            hash[s - 'a']++;
        }
        //比较s1和s2之间字符个数是否相同
        for (auto s : s2) {
            hash[s - 'a']--;
            //出现0说明s1中出现的s2中没有,因此不互为重排字符
            if (hash[s - 'a'] < 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};

三:存在重复元素

题目要求:

解题思路:

思路:本题和第一题的思路相似,定义一个哈希表——unordered_set<int>(因为只需比较是否为相同数字,不需要返回下标),定义一个变量i遍历数组nums,查找当前i位置处的值在哈希表中是否存在,若存在,则返回true,不存在则将当前i位置处的值插入到哈希表中,i++

实现代码:

class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
        unordered_set<int> hash;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if(hash.count(nums[i])) {
                return true;
            }
            hash.insert(nums[i]);
        }
        return false;
    }
};

四:存在重复元素Ⅱ

题目要求:

解题思路:

思路:本题和第三题思路类似,本题需要用到数组下标,因此用于辅助计算的哈希表应定义为unordered_map<int,int> hash;同样定义变量i遍历数组,查找当前i位置处的值在哈希表中是否存在,且是否满足abs(i - hash[nums[i]]) <= k,若满足,则返回答案,若不满足,则将当前i位置处的值插入到哈希表中

细节:注意到,数组中可能会出现重复数字,但是通过hash[nums[i]] = i;可以覆盖先前的数字对应的下标,因此本题中该细节问题不会对最终答案造成影响,但如果是abs(i - hash[nums[i]]) >= k,就需要处理这个细节问题。

实现代码:

class Solution {
public:
    bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int,int> hash;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if(hash.count(nums[i]) && i - hash[nums[i]] <= k) {
                return true;
            }
            hash[nums[i]] = i;
        }
        return false;
    }
};

五:字母异位词分组

题目要求:

解题思路:

思路:本题的大致解法思路和第一题类似,更考察个人对STL接口的熟练度。

定义一个哈希表——unordered_map<string,vector<string>> hash;定义一个变量i遍历字符串数组strs,定义一个字符串遍历tmp,将当前i位置处的字符串赋值给tmp后,通过sort对当前i位置处的字符串进行排列,插入到哈希表中,这样哈希表的second位置处,记录的就是题目所需的最终答案。

最后定义一个字符串数组——vector<vector<string>> ret; 遍历hash,将second处的值插入到ret中得到最终结果。

实现代码:

class Solution {
public:
    vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
        unordered_map<string,vector<string>> hash;
        for(int i = 0; i < strs.size(); i++) {
            string tmp = strs[i];
            sort(strs[i].begin(),strs[i].end());          
            hash[strs[i]].push_back(tmp);
        }
        vector<vector<string>> ret;
        for(auto& [x,y] : hash) {
            ret.push_back(y);
        }
        return ret;
    }
};


http://www.kler.cn/a/546928.html

相关文章:

  • QML使用ChartView绘制箱线图
  • harmonyOS的文件的增、删、读、写相关操作(fs/content)
  • 土星云边缘计算微服务器 SE110S-WA32加持DeepSeek,本地部署企业私有推理大模型!
  • 父组件中循环子组件调用
  • Vue的学习(5)
  • Microsoft Edge浏览器介绍
  • kubekey一键部署k8s高可用与kubesphere
  • 理解WebGPU 中的 GPUAdapter :连接浏览器与 GPU 的桥梁
  • Linux: 调整套接字缓冲区大小相关内核参数
  • Kali linux搭建wifi绵羊墙
  • 欧拉公式在信号处理中的魔法:调幅信号的生成与频谱分析
  • 紫光展锐蜂窝物联网芯片V8850荣获国密一级安全认证
  • 深入剖析 Apache Shiro550 反序列化漏洞及复现
  • 异构计算架构助力智能座舱实现高效低耗体验
  • Day63_20250211_图论part7 prim算法|kruskal算法精讲
  • leetcode 347. 前 K 个高频元素
  • Python函数返回值250214
  • 【AWS】EC2 安全组设置
  • 深度解析React Native开发:从原理到实践,打造高效跨平台应用
  • SSM-Spring篇1——SpringIoC