【leetcode速通java版】04——哈希表

news2024/11/16 23:53:33

前 言
🍉 作者简介:半旧518,长跑型选手,立志坚持写10年博客,专注于java后端
☕专栏简介:代码随想录leetcode速通训练营java版本
🌰 文章简介:哈希表理论,leetcodeT242,T349,T202,T1

一、哈希表的基础理论回顾

1.哈希表主要用来解决快速获取某个元素的问题。比如查找一个学校的姓名为张三的学生,如果用数组需要的时间复杂度为O(n),但是使用哈希表的时间复杂度为O(1).

2.哈希冲突是指经过哈希计算后,其存储位置在数组的同一个物理空间。一般哈希冲突有两种解决思路:(1)拉链法 (2)线性探测法。 如果使用拉链法,需要特别注意数组的长度,避免空值过多浪费空间,也需要避免因为拉链过长导致查找元素的时间代价过高。 使用线性探测法,必须保证数组大小大于需要存储的元素大小。

二、真题特训

leetcode T242 有效的字母异位词

给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。
示例 1: 输入: s = “anagram”, t = “nagaram” 输出: true
示例 2: 输入: s = “rat”, t = “car” 输出: false
说明: 你可以假设字符串只包含小写字母。

解法1:排序
题中问题等价于:将两个字符串排序后相等。

class Solution {
    public boolean isAnagram(String s, String t) {
        // 题解1:排序后字符串相等
        // 1. 判断长度是否相等
        if(s.length() != t.length()) 
            return false;

        // 2.转换成字符串数组
        char [] sArr= s.toCharArray();
        char [] tArr= t.toCharArray();

        // 3.排序
        Arrays.sort(sArr);
        Arrays.sort(tArr);

        // 4.比较
        return Arrays.equals(sArr, tArr);

    }
}

总结:相等是线索,进行排序把问题转换为相等问题。将问题转换为熟悉的问题处理。

复杂度分析:

  • 时间复杂度:
    在这里插入图片描述

方法二:哈希表

字母只有26个,维护一个字母频次的哈希表记录,再遍历字符串t,每出现一个字母就将频次减少1,如果有<0的频次,就说明出现了不一样的字符。

class Solution {
    public boolean isAnagram(String s, String t) {
        // 题解2:哈希表
        // 0. 字符串比较基操,判断长度
        if(s.length() != t.length())
            return false;

        // 1.构造频次哈希表
        int [] table = new int[26];
        
       // 2.记录字符串s的字母频次
      for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
            table[s.charAt(i) - 'a']++;
        }
       

    // 3.遍历t,判断进行递减操作
    for(int j = 0; j < t.length(); j++) {
        int num = --table[t.charAt(j) - 'a'];
        if(num < 0) 
            return false;
    }

    return true;
    }
}

总结:字母数量【有限】是第二个线索,可以利用哈希表解决问题。

在这里插入图片描述

leetcodeT349 两个数组的交集

给定两个数组 nums1 和 nums2 ,返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。

解法1:利用好集合

class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        // 解法1 两个集合:维护两个集合,比较集合得元素是否重叠即可。
        Set<Integer> set1 = new HashSet<Integer>();
        Set<Integer> set2 = new HashSet<Integer>();

        for(int num : nums1) {
            set1.add(num);
        }

       for(int num : nums2) {
            set2.add(num);
        }


        return getIntersection(set1, set2);
    }

    int[] getIntersection(Set<Integer> set1, Set<Integer> set2) {
        // 默认set2大,最大程度压榨性能
          if (set1.size() > set2.size()) {
            return getIntersection(set2, set1);
        }

        Set<Integer> intersectionSet = new HashSet<Integer>();
       for(int num : set1) {
           if(set2.contains(num)) {
               intersectionSet.add(num);
           }
       }

        int[] result = new int[intersectionSet.size()];
        int i = 0;
        for(int num : intersectionSet) {
            result[i++] = num;
        }

        return result;
    }
}

方法二:排序 + 双指针
如果两个数组是有序的,则可以使用双指针的方法得到两个数组的交集。

class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
    	// 排序
        Arrays.sort(nums1);
        Arrays.sort(nums2);
        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int[] intersection = new int[length1 + length2];
        int index = 0, index1 = 0, index2 = 0;
        while (index1 < length1 && index2 < length2) {
            int num1 = nums1[index1], num2 = nums2[index2];
            if (num1 == num2) {
                // 保证加入元素的唯一性
                if (index == 0 || num1 != intersection[index - 1]) {
                    intersection[index++] = num1;
                }
                index1++;
                index2++;
            } else if (num1 < num2) {
                index1++;
            } else {
                index2++;
            }
        }
        return Arrays.copyOfRange(intersection, 0, index);
    }
}


总结:
(1)排序是个常用中间方法。
(2)双指针适用于两个数组/集合等情况,可以一轮遍历搞定问题。

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