Hash Table基础

哈希表(Hash Table)是常用的数据结构,其运用哈希函数(hash function)实现映射,内部使用开放定址、拉链法等方式解决哈希冲突,使得读写时间复杂度平均为O(1)。

HashMap(std::unordered_map)、HashSet(std::unordered_set)的原理与Hash Table一样,它们的用途广泛、用法灵活,接下来侧重于介绍它们的应用。

相关LeetCode题:

705. Design HashSet  题解

集合

如果仅需要判断元素是否存在于某个集合,我们可以使用结构HashSet(std::unordered_set)。例如 LeetCode题目 349. Intersection of Two Arrays:

    // 349. Intersection of Two Arrays
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
unordered_set<int> s1(nums1.begin(),nums1.end());
unordered_set<int> s2(nums2.begin(),nums2.end());
vector<int> res;
for(auto& a:s1)
if(s2.count(a)) res.push_back(a);
return res;
}

相关LeetCode题:

349. Intersection of Two Arrays  题解

202. Happy Number  题解

720. Longest Word in Dictionary  题解

970. Powerful Integers  题解

36. Valid Sudoku  题解

计数

如果需要对元素进行计数,我们可以使用结构HashMap(std::unordered_map),元素如取值范围固定可以用Array(std::vector),例如LeetCode题目 217. Contains Duplicate:

    // 217. Contains Duplicate
bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
unordered_map<int,int> m;
for(int x:nums) if(m[x]++==) return true;
return false;
}

相关LeetCode题:

811. Subdomain Visit Count  题解

266. Palindrome Permutation  题解

748. Shortest Completing Word  题解

451. Sort Characters By Frequency  题解

454. 4Sum II  题解

30. Substring with Concatenation of All Words  题解

在滑动窗口算法中常使用HashMap计数,关于滑动窗口算法,详见:算法与数据结构基础 - 滑动窗口(Sliding Window)

Key-Val

进一步地,HashMap表示一种Key-Val (或ID-属性) 关系,这里Val可以是计数、下标(index)等等。

相关LeetCode题:

219. Contains Duplicate II  题解

953. Verifying an Alien Dictionary  题解

1086. High Five  题解

981. Time Based Key-Value Store  题解

244. Shortest Word Distance II  题解

355. Design Twitter  题解

映射

更一般地,HashMap表示一种映射关系,意义在于O(1)时间复杂度完成由 A->B 的映射。

相关LeetCode题:

205. Isomorphic Strings  题解

49. Group Anagrams  题解

249. Group Shifted Strings  题解

290. Word Pattern  题解

535. Encode and Decode TinyURL  题解

HashMap与Prefix sum

利用HashMap和Prefix sum,我们可以在O(n)时间复杂度求解一类子序列求和问题,其中HashMap用于计数,例如LeetCode题目 560. Subarray Sum Equals K:

    // 560. Subarray Sum Equals K
int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
unordered_map<int,int> m;
m[]=;
int sum=,res=;
for(auto& a:nums){
sum+=a;
res+=m[sum-k];
m[sum]++;
}
return res;
}

相关LeetCode题:

560. Subarray Sum Equals K  题解

525. Contiguous Array  题解

930. Binary Subarrays With Sum  题解

325. Maximum Size Subarray Sum Equals k  题解

554. Brick Wall  题解

HashMap与图形问题

HashMap可以应用于二维图形的一些问题求解,以欧拉距离、斜率、x/y坐标等为key,以计数、x/y坐标为val。图形问题中HashMap的映射关系不是那么直观和明显,需要单独计算key、仔细甄别映射关系。

相关LeetCode题:

447. Number of Boomerangs  题解

939. Minimum Area Rectangle  题解

149. Max Points on a Line  题解

HashMap与vector/list/stack结合

HashMap与vector、list、stack等数据结构可以结合成为复合数据结构,这样可以既用到HashMap O(1)的优点,也用到vector支持下标操作、list增删节点快、stack先进后出的特点。例如 LeetCode题目 380. Insert Delete GetRandom O(1):

    // 380. Insert Delete GetRandom O(1)
vector<int> v;
unordered_map<int,int> m;

以上用vector存储元素,unordered_map存储元素和对应下标;getRandom函数利用vector下标操作,而删除元素时,使用unordered_map取得被删元素、将vector末尾元素与其对调,利用了HashMap O(1)的优点。

相关LeetCode题:

380. Insert Delete GetRandom O(1)  题解

895. Maximum Frequency Stack  题解

146. LRU Cache  题解

 

算法与数据结构基础 - 哈希表(Hash Table)的更多相关文章

  1. 数据结构,哈希表hash设计实验

    数据结构实验,hash表 采用链地址法处理hash冲突 代码全部自己写,转载请留本文连接, 附上代码 #include<stdlib.h> #include<stdio.h> ...

  2. 数据结构 哈希表(Hash Table)_哈希概述

    哈希表支持一种最有效的检索方法:散列. 从根来上说,一个哈希表包含一个数组,通过特殊的索引值(键)来访问数组中的元素. 哈希表的主要思想是通过一个哈希函数,在所有可能的键与槽位之间建立一张映射表.哈希 ...

  3. PHP关联数组和哈希表(hash table) 未指定

    PHP有数据的一个非常重要的一类,就是关联数组.又称为哈希表(hash table),是一种很好用的数据结构. 在程序中.我们可能会遇到须要消重的问题,举一个最简单的模型: 有一份username列表 ...

  4. 什么叫哈希表(Hash Table)

    散列表(也叫哈希表),是根据关键码值直接进行访问的数据结构,也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. - 数据结构 ...

  5. 词典(二) 哈希表(Hash table)

    散列表(hashtable)是一种高效的词典结构,可以在期望的常数时间内实现对词典的所有接口的操作.散列完全摒弃了关键码有序的条件,所以可以突破CBA式算法的复杂度界限. 散列表 逻辑上,有一系列可以 ...

  6. 哈希表(Hash table)

  7. 算法与数据结构基础 - 数组(Array)

    数组基础 数组是最基础的数据结构,特点是O(1)时间读取任意下标元素,经常应用于排序(Sort).双指针(Two Pointers).二分查找(Binary Search).动态规划(DP)等算法.顺 ...

  8. Redis原理再学习04:数据结构-哈希表hash表(dict字典)

    哈希函数简介 哈希函数(hash function),又叫散列函数,哈希算法.散列函数把数据"压缩"成摘要,有的也叫"指纹",它使数据量变小且数据格式大小也固定 ...

  9. 算法与数据结构基础 - 分治法(Divide and Conquer)

    分治法基础 分治法(Divide and Conquer)顾名思义,思想核心是将问题拆分为子问题,对子问题求解.最终合并结果,分治法用伪代码表示如下: function f(input x size ...

随机推荐

  1. Fiddler如何自动修改请求和响应包

    Charles的Map功能可以将某个请求进行重定向,用重定向的内容响应请求的内容.这个功能非常方便.在抓包过程当中,有时候为了调试方便,需要将线上的服务定位到内网.比如我们线上的服务器域名为 api. ...

  2. 农夫过河 (BFS)(队列)

    1 .问题描述 要求设计实现农夫过河问题(农夫带着一只狼,一只养,一棵白菜,一次只能带一个东西)如何安全过河. 2 .问题的解决方案: 可以用栈与队列.深度优先搜索算法及广度优先搜索算法相应的原理去解 ...

  3. 搭建minima主题的github博客网站

    layout: post title: "搭建minima主题的github博客网站" date: 2019-04-20 19:20:20 +0800 --- 作者:吴甜甜 个人博 ...

  4. F#周报2019年第27期

    新闻 介绍Femto--使用Fable绑定的自动化npm包解决方案 Babel 7.5.0发布,包含动态导入与F#管道 iOS 13预览版发布 视频及幻灯片 Fabulous--F#用于跨平台移动应用 ...

  5. tensorflow学习笔记(1)-环境配置

    配置环境anaconda3+windows10+pycharm+python==3.5.2+tensorflow==1.1.4+cuda10.0+cudnn7 https://www.anaconda ...

  6. 补习系列(22)-全面解读 Spring Profile 的用法

    目录 一.简介 二. 区分Bean对象 三. 设置Profile 3.1 WebApplicationInitializer接口 3.2 通过 web.xml定义 3.3 JVM启动参数 3.4 环境 ...

  7. 在vue项目中遇到关于对象的深浅拷贝问题

    一.问题 项目里新添加了一个多选的功能,其显示的数据都是从后端返回过来的,我们需要在返回来的数据外再额外添加一个是否选中的标记,我的选择是在返回正确的数据时将标记添加进去,然后push到数组中.然后就 ...

  8. IT人士如何扛起工作生活两座大山

    前言 当我们年轻时,初入职场,意气风发,恨不能倾尽所有精力工作,奋发图强.建功立业.当我们有了家庭,发现我亦凡人,事业家庭想两手抓,却两难兼顾.后来,我们发现工作生活两顾本身就是一个幻想,我们做的,只 ...

  9. [HNOI2011]数学作业 题解

    这道题看着挺难然而其实看破了也挺容易的.首先N极其的大,几乎要炸掉long long ,所以O(n)的算法一定是扑街了,身为一个脑残志坚的OIer,怎能不想到矩阵快速幂优化呢? 有趣的是这道题矩阵有很 ...

  10. Ubuntu 18.04 root 使用ssh密钥远程登陆

    前言: Ubuntu默认是禁止root用户远程登陆 本教程解决Ubuntu 18.04版本 root用户 使用ssh密钥无法远程登陆的问题 问题发生的环境: 腾讯云,重装Ubuntu服务器时选择使用s ...