【ps】本篇有 5 道 leetcode OJ。
一、算法简介
哈希表是一种存储数据的容器，可以快速查找某个元素，其查找的时间复杂度为 O(1)，非常合适需要频繁查找某一个元素的场景。其具体用法为：
- 直接使用底层为哈希表的 STL 容器。
- 用数组模拟简易的哈希表，例如利用数组统计字符串中字符的频次、整型的数据范围很小时映射某些值等。
二、相关例题
1）两数之和
1. 两数之和
.1- 题目解析
不难想到暴力解法，两层 for 循环将所有组合枚举一遍，即可找到答案。
不过，我们还可以用一个 unordered_map 来记录原始数组中每个元素的下标，而要找到和为 target 的两个元素，只需在遍历到原始数组中一个元素 x 时，查询哈希表中是否有值为 target - x 的原始数组元素，有则返回这两个元素作为最终结果。
.2- 代码编写
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
unordered_map<int,int> hash;
for(int i=0;i<nums.size();i++)
{
int x=target-nums[i];
//有则返回结果
if(hash.count(x))
return {hash[x],i};
//将当前元素统计入哈希表
hash[nums[i]]=i;
}
return {-1,-1};
}
};2）判定是否互为字符重排
面试题 01.02. 判定是否互为字符重排
.1- 题目解析
如果两个字符串 s1 和 s2 是互为字符重排的，那么它们中的字符相应出现的频次是相同的，我们可以用一个数组来模拟哈希表，统计两个字符串中字符出现的频次。
.2- 代码编写
//写法1：用两个哈希表分别统计后再比对
class Solution {
public:
bool CheckPermutation(string s1, string s2) {
if(s1.size()!=s2.size())
return false;
int hash1[26]={0};
int hash2[26]={0};
for(auto ch:s1)
hash1[ch-'a']++;
for(auto ch:s2)
{
hash2[ch-'a']++;
}
for(int i=0;i<26;i++)
{
if(hash1[i]!=hash2[i])
return false;
}
return true;
}
};//写法2：用一个哈希表来统计和比对
class Solution {
public:
bool CheckPermutation(string s1, string s2) {
if(s1.size()!=s2.size())
return false;
int hash[26]={0};
for(auto ch:s1)
hash[ch-'a']++;
for(auto ch:s2)
{
hash[ch-'a']--;
if(hash[ch-'a']<0)
return false;
}
return true;
}
};3）存在重复元素
217. 存在重复元素
.1- 题目解析
直接用一个哈希表统计数字出现的频次即可。
.2- 代码编写
class Solution {
public:
bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
unordered_map<int,int> hash;
for(auto x:nums)
{
hash[x]++;
if(hash[x]%2==0)
return true;
}
return false;
}4）存在重复元素 II
219. 存在重复元素 II
.1- 题目解析
这道题相较于上一道，哈希表的映射关系不再是 <数字，频次>，而应是 <数字，在原数组中的下标>；返回条件不再是数字出现的频次为 2，而是相同两数的下标之差小于 k。
.2- 代码编写
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]))
{
if(i-hash[nums[i]]<=k)
return true;
}
hash[nums[i]]=i;
}
return false;
}
};5）字母异位词分组
49. 字母异位词分组
.1- 题目解析
字母异位词之间，字符出现的频次是相同的。我们可以对每一个词通过 ascii 码来进行排序，将排序结果相同的放在一起，即放在一个字符串数组中，由此，我们可以用一个哈希表来存储结果，哈希表中的映射关系是 <排序后的字符串，同组的字母异位词>。
.2- 代码编写
class Solution {
public:
vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
//用哈希表对字母异位词分组
unordered_map<string,vector<string>> hash;
for(auto& s:strs)
{
string tmp=s;
sort(tmp.begin(),tmp.end());
hash[tmp].push_back(s);
}
//构建返回结果
vector<vector<string>> ret;
for(auto&[x,y]:hash)
ret.push_back(y);
return ret;
}
};
