Java-数据结构-Map和Set(三)-习题 o(´^｀)o

❄️一、习题一(只出现一次的数字)：

❄️二、习题二(随机链表的复制)：

❄️三、习题三(宝石与石头)：

❄️四、习题四(旧键盘)：

❄️五、习题五(前k个高频单词)：

❄️总结：

❄️一、习题一(只出现一次的数字)：

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只出现一次的数字

这道题呢，有两种快速的解法，其一就是用 ^ 运算，其二就是使用 HashSet 来计算，我们一一来看，这些的解法：

其一：(^解法)

我们呢在 相同的数字 ^ 的时候呢就会为 0 ，所以我们的数字在 ^ 的时候呢，最后的出的数字就是我们的出现一次的数字，比如 1^1^2 = 2

代码：

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        int ret = nums[0];
        for(int i = 1;i < nums.length; i++) {
            ret = ret ^ nums[i];
        }
        return ret;
    }
}

其一：(HashSet的解法)

我们每次检查 HashSet 中呢是否有 nums[i] 这个数值，如果有呢就把这个数值从 HashSet中删除，如果没有这个数值，就把其入 HashSet 中，最后在 HashSet 中的数值就是我们要找的值

代码：

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
        for(int s : nums) {
            if(set.contains(s)) {
                set.remove(s);
            }else {
                set.add(s);
            }
        }
        for(int i = 0; i < nums.length;i++) {
            if(set.contains(nums[i])) {
                return nums[i];
            }
        }
        return -1;
    }
}

❄️二、习题二(随机链表的复制)：

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随机链表的复制

这道题呢不是简单得直接把链表复制下来就结束的。这道题呢还是比较麻烦的，这个需要深拷贝的，这里呢，我们使用 HashMap 来做。

因为呢我们这道题的 random 可能指向的是自己也可能是空，也可能是跳跃的指向。而且我们拷贝之后呢，我们新的节点是一个新的地址，这样呢我们直接拷贝的话，我们的 next 和 random 这个就不是指向我们下一个节点了。

步骤：

1、我们先把链表的节点的值拷贝到 HashMap 中

2、我们的 HashMap 里面存放的是 <Node,Node>

3、根据我们 HashMap 中拷贝的节点值，再把对应的 next 和 random 拷贝进去。

OK，理解这个步骤之后呢，我们来看看代码如何编写的：

class Solution {
    public Node copyRandomList(Node head) {
       HashMap<Node,Node> map  = new HashMap<>();
       Node cur = head;

       while (cur != null) {
        Node node = new Node(cur.val);
        map.put(cur,node);
        cur = cur.next;
       }

       cur = head;

       while(cur !=null) {
        map.get(cur).next = map.get(cur.next);
        map.get(cur).random = map.get(cur.random);
        cur = cur.next;
       }

       return  map.get(head);
    }
}

❄️三、习题三(宝石与石头)：

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宝石与石头

这个题呢还是比较简单的，我们直接使用 HashSet 就可以快速解决。

步骤：

1、我们先把 “宝石” 中的每一个字符放到 HashSet 中

2、遍历 “石头” 这个字符串，之后查看 HashSet 中是否存在这个字符，如果存在 count++

是不是非常简单，所以呢我们来看看代码：

class Solution {
    public int numJewelsInStones(String jewels, String stones) {
        HashSet<Character> set = new HashSet<>();
        for(int i = 0;i < jewels.length();i++) {
            //先把宝石类型的字符串都放到HashSet中
            char ch = jewels.charAt(i);
            set.add(ch);
        }
        int count = 0;
        for(int j = 0;j < stones.length();j++) {
            //根据HashSet中的值和石头的字符一一比较，相同的count++
            char ch = stones.charAt(j);
            if(set.contains(ch)) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
}

OK，这个题就是这个样子的非常的简单的，我们来看看下一道题。

❄️四、习题四(旧键盘)：

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旧键盘

这个题呢和我们上面的题呢是差不多的思路。

步骤：

1、先把两个字符串都转换成大写的

2、之后把键盘坏的打的字符串都放到 HashSet 中

3、我们再创建一个 HashSet ，遍历好的键盘的打出来的字符

4、如果开始的那个 HashSet 中没有好的字符并且后创建的那个 HashSet 中没有这个字符的话，就将其打印出来，并且放到后面的 HashSet 中。

这个题呢，还是比较好理解的，所以呢我们直接来看代码如何编写的：

import java.util.Scanner;
import java.util.HashSet;
// 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别
        while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 case
            String str1 = in.nextLine();
            String str2 = in.nextLine();
            func(str1,str2);
        }
    }

    public static void func(String str1,String str2) {
        //转成大写
        str1 = str1.toUpperCase();
        str2 = str2.toUpperCase();

        //把坏的键盘的字符串放到 HashSet 中
        HashSet<Character> set1 = new HashSet<>();
        for(int i = 0; i < str2.length();i++) {
            char ch = str2.charAt(i);
            set1.add(ch);
        }

        HashSet<Character> set2 = new HashSet<>();        
        //遍历str1 看看set1 和 set2 中是否 存在
        //如果不存在就放到 set2 中 并且 打印
        for(int i = 0; i < str1.length();i++) {
            char ch = str1.charAt(i);
            if (!set1.contains(ch) && !set2.contains(ch)) {
                set2.add(ch);
                System.out.print(ch);
            }
        }
    }
}

OK，这个就是这个题的代码，上面的那个题麻烦一些。

❄️五、习题五(前k个高频单词)：

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前k个高频单词

这道题呢就比较难了，看到这个 “前k个” 是不是想起了我们以前介绍过的 Top-k 问题，我们的这道题呢就是存在 Top-k 问题的并且和 HashMap 联合一起做这道题，才可以，我们来看看如何做到的。

步骤：

1、先定义一个 HashMap 里面的 key-value 是 String-Integer ，我们的 Integer 用来记录对应的String出现了几次。

2、建立小根堆这里不是简单的存储 Integer 而是存储 HashMap 的底层的 Map.Entry<String，Integer>，根据这里的Integer 来进行比较的，但是这里呢要注意的是，当不同的单词出现的次数相同的时候呢，我们根据字典的顺序进行存储，所以这里的创建小根堆是要传一个新的比较器的

3、每次去 map 的数据，先把堆的长度和 k进行比较：

如果：堆的长度 < k 的话，就直接入堆

如果：堆的长度 >= k 的话，我们还需要判断：

如果：堆顶数据的value值 < map的 value 值的话，说明map对应的 key 出现的次数多，就把堆顶的数据进行出堆，并且把 map的这个数据入堆。

如果：堆顶数据的value值 == map的 value 值的话。我们就要判断对应的 key 的大小了

如果：堆顶数据的key 值 > map的 key 值的话，我们就把堆顶数据出堆，并且把 map 的数据进行入堆。

4、我们创建一个 ArrayList 的集合，把堆中的 k 个 String 都放到 ArrayList 中，这个时候还是存在问题的，这时 ArrayList 中存放的是从小到大的排序，我们要把其翻转过来。

5、对其 ArrayList 进行翻转。

这个呢就是这道题的大体思路了，我们来看看如何进行编写的代码：

class Solution {
   public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
        HashMap<String,Integer> map = new HashMap<>();
        //1. 统计每个单词出现的次数
        for(String word : words) {
            if(map.get(word) == null) {
                map.put(word,1);
            }else {
                int val = map.get(word);
                map.put(word,val+1);
            }
        }

        //2. 建立小根堆
        PriorityQueue<Map.Entry<String,Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>(new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
                if(o1.getValue().compareTo(o2.getValue()) == 0) {
                    return o2.getKey().compareTo(o1.getKey());
                }
                return o1.getValue().compareTo(o2.getValue());
            }
        });
        //3.遍历map
        for(Map.Entry<String,Integer> entry : map.entrySet()) {
            if(minHeap.size() < k) {
                minHeap.offer(entry);
            }else {
                Map.Entry<String,Integer> top = minHeap.peek();
                if(top.getValue().compareTo(entry.getValue()) < 0) {
                    minHeap.poll();
                    minHeap.offer(entry);
                }else if(top.getValue().compareTo(entry.getValue()) == 0) {
                    if(top.getKey().compareTo(entry.getKey()) > 0) {
                        minHeap.poll();
                        minHeap.offer(entry);
                    }
                }
            }
        }
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < k; i++) {
            Map.Entry<String,Integer> tmp = minHeap.poll();
            list.add(tmp.getKey());
        }
        //e-2 b-5 c-6
        Collections.reverse(list);
        return list;
    }
}