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242.有效的字母异位词

题目链接:242.有效的字母异位词
文档讲解:代码随想录有效的字母异位词
视频讲解:LeetCode:有效的字母异位词
状态:学会了

思路:
数组其实是简单哈希表
哈希表用来快速判断元素是否在一个集合里面出现
哈希表(数组):需要把字符映射到数组也就是哈希表的索引下标,因为字符a到字符z的ASCII是26个连续的数值,所以字符a映射下标0,相应字符z映射为下标25。哈希表设计为长为26的数组。哈希函数为s[i] - ‘a’,映射为字符的ASCII值。最后record数组有元素不为零,说明字符串s和t一定是字符数不同,return false。否则遍历后,return true。

  • 时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(1),record是定义的一个常量大小的辅助数组。
// 哈希表:数组就行
class Solution {
public:bool isAnagram(string s, string t) {// 并不需要记住字符a的ASCII,只要求出一个相对数值就可以了int record[26] = {0};// 记录s字母情况for (int i = 0; i < s.size(); i++) {record[s[i] - 'a']++;}// 记录t字母情况for (int i = 0; i < t.size(); i++) {record[t[i] - 'a']--;}// 判断是否数组元素都为0// record数组如果有的元素不为零0,说明字符串s和t 一定是谁多了字符或者谁少了字符。for (int i = 0; i < 26; i++) {if (record[i] != 0) return false;}// record数组所有元素都为零0,说明字符串s和t是字母异位词return true;}
};

349. 两个数组的交集

题目链接:349. 两个数组的交集
文档讲解:代码随想录两个数组的交集
视频讲解:LeetCode:两个数组的交集
状态:学会了

思路:
这道题不能用 数组 来做,原因是使用数组来做哈希的题目,是因为题目都限制了数值的大小而且如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大,使用数组就造成空间的极大浪费。但是这道题没有,所以考虑哈希表另一种常见类型。
std::set和std::multiset底层实现都是红黑树,std::unordered_set的底层实现是哈希表, 使用unordered_set 读写效率是最高的,并不需要对数据进行排序,而且还不要让数据重复,所以选择unordered_set。

哈希表(unordered_set):设计一个ordered_map来存储交集元素,返回是一个数组。去重记录,比较,然后存储,最后转换。思路如下:
在这里插入图片描述

  • 时间复杂度:O(n+m),m是因为最后set转换为vector
  • 空间复杂度:O(n)
// 哈希表:unordered_set
class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {// 哈希表 :unordered_set:去重、无序、快unordered_set<int> result_set;// 去重nums1unordered_set<int> nums1set(nums1.begin(), nums1.end());// 在nums2中查找for (int num : nums2) {// 发现nums2的元素 在nums_set里又出现过if (nums1set.find(num) != nums1set.end()) {result_set.insert(num);}}// 返回数组形式return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());}
};

注意:哈希问题不能都用 set 来解决,因为:直接使用set 不仅占用空间比数组大,而且速度要比数组慢,set把数值映射到key上都要做hash计算的。不要小瞧 这个耗时,在数据量大的情况,差距是很明显的。

补充:本题后面 力扣改了 题目描述 和 后台测试数据,增添了 数值范围。所以就可以 使用 数组 来做哈希表了, 因为数组都是 1000以内的。

202. 快乐数

题目链接:202. 快乐数
文档讲解:代码随想录快乐数
状态:学会了

思路:
哈希表(unordered_set):题目出现 无限循环 ,也就是说明求和的过程中,sum会重复出现。所以我们需要快速判断sum这个元素是否出现在集合里面,考虑哈希法,重复了就 return false;,否则一直找到sum == 1为止。

  • 时间复杂度:O(logn)
  • 空间复杂度:O(logn)
// 哈希表:unordered_set
class Solution {
public:// 哈希表:unordered_set// 判断sum是否重复出现 出现返回false 否则一直找到sum=1为止// 取数值各个位上的单数之和int getSum (int n) {int sum = 0;while (n) {sum += (n % 10) * (n % 10);n /= 10;}return sum;}bool isHappy(int n) {unordered_set<int> set;while (1) {int sum = getSum(n);if (sum == 1) return true;// 如果这个sum曾经出现过,说明已经陷入了无限循环了,立刻return falseif (set.find(sum) != set.end()) {return false;} else {set.insert(sum);}n = sum;}}
};

注意:如何对取数值各个位上的单数操作:

while (n) {sum += (n % 10) * (n % 10);n /= 10;
}

补充:时间复杂度解释:
在这里插入图片描述
空间复杂度同样和原始数字 n 的位数相关,也就是与 O(logn)相关(这里的 n 是最初传入 getSum 函数的数字)。

1. 两数之和

题目链接:1. 两数之和
文档讲解:代码随想录两数之和
视频讲解:LeetCode:两数之和
状态:学会了

思路:
本道题中,不仅需要判断元素是否遍历过,还需要返回元素下标,所以需要 key value 结构来存储,key来存放元素,value来查询放下标,这就是map
std::unordered_map 底层实现为哈希表,std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。同理,std::map 和std::multimap 的key也是有序的(这个问题也经常作为面试题,考察对语言容器底层的理解)。 这道题目中并不需要key有序,选择std::unordered_map 效率更高!
使用 map 需要明白两点:用map来做什么?map中key和value分别表示什么?
哈希表(unordered_map):map 用来存放我们访问过的元素,因为遍历数组的时候,需要记录我们之前遍历过哪些元素和对应的下标,这样才能找到与当前元素相匹配的(相加等于target)。map中的存储结构为:{key:数组元素, value:数组元素对应的下标}。流程为:遍历数组,判断是否存在满足条件的key,有则返回下标,没有则将元素存入map。

  • 时间复杂度: O(n)
  • 空间复杂度:O(n)
// 哈希表:unordered_map
class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {// 哈希表:unordered_map// 我需要遍历+下标-> key valueunordered_map<int, int> map;// 遍历数组for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {auto iter = map.find(target - nums[i]);if (iter != map.end()) {return {iter->second, i};} else {map.insert(pair<int, int>(nums[i], i));}}        return {};}
};

补充:
使用 数组 和 set 来做哈希法的局限:

  • 数组 的大小是受限制的,而且如果元素很少,而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
  • set 是一个集合,里面放的元素只能是一个key,而两数之和这道题,不仅要判断y是否存在还要记录y的下标位置,因为要返回 x 和 y 的下标,所以set不能用。
  • 这里只能选择数据结构:map,是一种 key value的存储结构,可以用key保存数值,value再保存数值所在的下标。

map.find():是unordered_map的一个成员函数,返回的是一个迭代器。迭代器是一种对象,它可以指向容器中的某个元素,并且支持一些操作,如移动到下一个元素、访问当前元素(value :iter->second)等。如果map中存在这个key的元素,iter会指向这个元素;若不存在,iter会等于map.end()。

{nums[i], i}:是c++中一种初始化列表的语法,用来初始化一个std::vector对象。

http://www.yayakq.cn/news/268111/

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