LeetCode 第13题，罗马数字转整数；难度等级：简单。

知识点：map和unordered_map的区别

一、题目

二、初级解法：顺序遍历字符串

我的解法（语法平平无奇）

顺序遍历字符串是我们最自然想到的方法，我的解法如下：

class Solution {
private:
    unordered_map<char, int> roman = {
        {'I', 1},
        {'V', 5},
        {'X', 10},
        {'L', 50},
        {'C', 100},
        {'D', 500},
        {'M', 1000},
    };

public:
    int romanToInt(string s) {
        int length=s.size();
        int sum=0;
        for(int i=0;i!=length;i++){
            int romanValue=roman[s[i]];
            if(i!=length-1 && romanValue<roman[s[i+1]])
                sum-=romanValue;
            else
                sum+=romanValue;  
        }
        return sum;
    }
};

语法接近

看到 if -else 就应该想到是否可以用 三目运算符 " ？："来代替，进阶语法如下：

class Solution {
private:
    unordered_map<char, int> roman = {
        {'I', 1},
        {'V', 5},
        {'X', 10},
        {'L', 50},
        {'C', 100},
        {'D', 500},
        {'M', 1000},
    };

public:
    int romanToInt(string s) {
        int length=s.size();
        int sum=0;
        for(int i=0;i!=length-1;i++)
            sum += (roman[s[i]]<roman[s[i+1]]) ? -roman[s[i]] : roman[s[i]];
        sum += roman[s[length-1]];
        return sum;
    }
};

三、精妙解法：逆序遍历字符串

思路：从右到左逆序遍历字符串，记录当前遇到的最大的数字；遇到更大的就加，并且更新最大数，遇到小的就减。代码如下：

class Solution {
private:
    unordered_map<char, int> roman = {
        {'I', 1},
        {'V', 5},
        {'X', 10},
        {'L', 50},
        {'C', 100},
        {'D', 500},
        {'M', 1000},
    };

public:
    int romanToInt(string s) {
        int length=s.size();
        int sum=roman[s[length-1]];   //初始化sum为最后一个字符的值
        int max=roman[s[length-1]];   //初始化最后一个字符为最大字符
        for(int i=length-2;i>=0;i--){
            int value=roman[s[i]];
            sum += (value<max)? -value : value;
            max = (value<max)? max : value;   //更新最大值
        }
        return sum;
    }
};

四、知识点：map和unordered_map的区别

unordered_map就是通俗意义上的hash map，map和unordered_map的底层实现原理具有很大差距，因此它们的使用场景也不尽相同。二者区别如下：

	map	unordered_map
是否有序	有序	无序
底层实现	红黑树	哈希表
查找	块，Average: O(1) , Wrost Cse: O(n)	log(n)
插入	块，Average: O(1) , Wrost Cse: O(n)	log(n) + 平衡二叉树所用时间
删除	块，Average: O(1) , Wrost Cse: O(n)	log(n) + 平衡二叉树所用时间
使用场景	多次无序查找	需要有序性或者对单次查询有时间要求的应用场景下 （单次查询时map可以确保良好的最坏情况运行时间）