2021/10/2 映射(Map) & 集合(Set)

1.1 Hash Function

1.2 Hash Collisions

List vs Map vs Set

list_x = [1,2,3,4];

map_x = {
  'jack' : 100,
  '张三' : 80,
  'selina' : 90,
  ...
}

set_x = {'jack','selina','Andy'}
set_y = set{['jack','selina','jack']}

HashMap,HashSet 使用哈希表存储。O(1) 时间复杂度 乱序排列
Treemap,TreeSet 使用二叉树存储。O(log2) 时间复杂度 相对有序的排列

C++
std::unordered_map
std::map

std::inordered_set
std::set

哈希表略快于二叉搜索树，而二叉搜索树中的数据是相对有序排列的，对数据要求是有序的可使用二叉搜索树。

5.1 有效的字母异位词

方法1: 使用排序

class Solution {
public:
    bool isAnagram(string s, string t) {
    sort(s.begin(),s.end());
    sort(t.begin(),t.end());
    if(s == t)
    return true;
    else
    return false;
    }
};

该方法的时间复杂度为O(NlogN)

方法2: 使用哈希表的思想

1. 首先判断s和t的尺寸大小是否相等,如果不相等直接返回false
2. 创建一个26个元素的数组v
3. 如果s中存在++,如果t中存在–
4. 最后检查数组v中是否存在非0的值，如果存在返回false。如果都不存在返回true

class Solution {
public:
    bool isAnagram(string s, string t) {
    if(s.size() != t.size())
      return false;
    vector v(26,0);

    for(int i = 0; i < s.size(); i++)
    {
        v[s[i] - 'a'] ++;
        v[t[i] - 'a'] --;
    }
    for(int i = 0; i < 26; i++)
    {
        if(v[i] != 0) return false;
    }
    return true;
    }
};

该方法的时间复杂度为O(N)

5.2 两数之和
考虑到两种方法，第一种是双指针法。
方法1 用双指针的方法

1. left,right指针分别指向数组的头尾
2. 判断left和right指向的数的和与target比较
3. 如果sum(left_num + right_num) > target right –
4. 如果sum(left_num + right_num) < target right ++
5. 如果sum(left_num + right_num) == target right 返回 right 和 right 位置

方法2使用hash表方法。
首先考虑了两次hash的方法，就是先将数据存入hash表，再查找。

class Solution {
public:
    vector twoSum(vector& nums, int target) {
    
    unordered_map hashtable;
    for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
        hashtable[nums[i]] = i;
    }
    for(int j = 0; j < nums.size(); j++){
        auto it = hashtable.find(target - nums[j]);
        if(it != hashtable.end() && j != it->second){
           return {j,it->second};
        }
        hashtable.erase(nums[j]);
      }
      return {};
    }
};

看了例题的解答，可以只用一次hash解决

class Solution {
public:
    vector twoSum(vector& nums, int target) {
        unordered_map hashtable;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            auto it = hashtable.find(target - nums[i]);
            if (it != hashtable.end()) {
                return {it->second, i};
            }
            hashtable[nums[i]] = i;
        }
        return {};
    }
};

这里大概意思应该是，先查找后插入，因为是两个数字，当前一个数字插入后就能找到。