算法训练day2:哈希表
哈希表理论基础
哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。
当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候,就要考虑哈希法。
但是哈希法也是牺牲了空间换取了时间,因为我们要使用额外的数组,set或者是map来存放数据,才能实现快速的查找。
如果在做面试题目的时候遇到需要判断一个元素是否出现过的场景也应该第一时间想到哈希法!
常见的三种哈希结构
当我们想使用哈希法来解决问题的时候,我们一般会选择如下三种数据结构。
- 数组
- set (集合)
- map(映射)
这里数组就没啥可说的了,我们来看一下set。
在C++中,set 和 map 分别提供以下三种数据结构,其底层实现以及优劣如下表所示:

std::unordered_set底层实现为哈希表,std::set 和std::multiset 的底层实现是红黑树,红黑树是一种平衡二叉搜索树,所以key值是有序的,但key不可以修改,改动key值会导致整棵树的错乱,所以只能删除和增加。

std::unordered_map 底层实现为哈希表,std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。同理,std::map 和std::multimap 的key也是有序的(这个问题也经常作为面试题,考察对语言容器底层的理解)。
当我们要使用集合来解决哈希问题的时候,优先使用unordered_set,因为它的查询和增删效率是最优的,如果需要集合是有序的,那么就用set,如果要求不仅有序还要有重复数据的话,那么就用multiset。
那么再来看一下map ,在map 是一个key value 的数据结构,map中,对key是有限制,对value没有限制的,因为key的存储方式使用红黑树实现的。
其他语言例如:java里的HashMap ,TreeMap 都是一样的原理。可以灵活贯通。
虽然std::set、std::multiset 的底层实现是红黑树,不是哈希表,std::set、std::multiset 使用红黑树来索引和存储,不过给我们的使用方式,还是哈希法的使用方式,即key和value。所以使用这些数据结构来解决映射问题的方法,我们依然称之为哈希法。 map也是一样的道理。
这里在说一下,一些C++的经典书籍上 例如STL源码剖析,说到了hash_set hash_map,这个与unordered_set,unordered_map又有什么关系呢?
实际上功能都是一样一样的, 但是unordered_set在C++11的时候被引入标准库了,而hash_set并没有,所以建议还是使用unordered_set比较好,这就好比一个是官方认证的,hash_set,hash_map 是C++11标准之前民间高手自发造的轮子。
242:有效字母的异位词
class Solution {
public:bool isAnagram(string s, string t) {int record[26] = {0};for (int i = 0; i < s.size(); i++) {record[s[i] - 97]++;}for (int i = 0; i < t.size(); i++) {record[t[i] - 97]--;}for (int i = 0; i < 26; i++) {if (record[i] != 0) {return false;}}return true;}
};
349:两个数组的交集
使用数组做哈希表
class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {unordered_set<int> result_set; // 存放结果,之所以用set是为了给结果集去重int hash[1005] = {0}; // 默认数值为0for (int num : nums1) { // nums1中出现的字母在hash数组中做记录hash[num] = 1;}for (int num : nums2) { // nums2中出现话,result记录if (hash[num] == 1) {result_set.insert(num);}}return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());}
};
使用unordered_set
class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {unordered_set<int> result_set; // 存放结果,之所以用set是为了给结果集去重unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end());for (int num : nums2) {// 发现nums2的元素 在nums_set里又出现过if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) {result_set.insert(num);}}return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());}
};
202:快乐数
class Solution {
public:int getSum(int n){int sum = 0;while(n){sum += (n % 10) * (n % 10);n /= 10;}return sum;}bool isHappy(int n) {unordered_set<int>set;while(1){int sum = getSum(n);if(sum == 1){return true;}if(set.find(sum) != set.end()){return false;}else{set.insert(sum);}n = sum;}}
};
1:两数之和
map方法
class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {unordered_map<int,int>map;for(int i = 0;i<nums.size();i++){auto tmp = map.find(target - nums[i]);if(tmp != map.end()){return {tmp->second,i};}else{map.insert(pair<int, int>(nums[i], i));}}return {};}
};
454:四数相加
class Solution {
public:int fourSumCount(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, vector<int>& nums3, vector<int>& nums4) {unordered_map<int, int> umap; //key:a+b的数值,value:a+b数值出现的次数for (int a :nums1) {for (int b : nums2) {umap[a + b]++;}}int count = 0; for (int c : nums3) {for (int d : nums4) {if (umap.find(0 - (c + d)) != umap.end()) {count += umap[0 - (c + d)];}}}return count;}
};
15:三数之和(没搞明白,有哈希和双指针两种办法,下面是双指针法)
class Solution {
public:vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {vector<vector<int>> result;sort(nums.begin(), nums.end());// 找出a + b + c = 0// a = nums[i], b = nums[left], c = nums[right]for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {// 排序之后如果第一个元素已经大于零,那么无论如何组合都不可能凑成三元组,直接返回结果就可以了if (nums[i] > 0) {return result;}// 错误去重a方法,将会漏掉-1,-1,2 这种情况/*if (nums[i] == nums[i + 1]) {continue;}*/// 正确去重a方法if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {continue;}int left = i + 1;int right = nums.size() - 1;while (right > left) {// 去重复逻辑如果放在这里,0,0,0 的情况,可能直接导致 right<=left 了,从而漏掉了 0,0,0 这种三元组/*while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;*/if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) right--;else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) left++;else {result.push_back(vector<int>{nums[i], nums[left], nums[right]});// 去重逻辑应该放在找到一个三元组之后,对b 和 c去重while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;// 找到答案时,双指针同时收缩right--;left++;}}}return result;}
};
使用数组和set来做哈希法的局限。
- 数组的大小是受限制的,而且如果元素很少,而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
- set是一个集合,里面放的元素只能是一个key,而两数之和这道题目,不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下标位置,因为要返回x 和 y的下标。所以set 也不能用。
map是一种<key, value>的结构,本题可以用key保存数值,用value在保存数值所在的下标。所以使用map最为合适。
C++提供如下三种map::(详情请看关于哈希表,你该了解这些! (opens new window))
- std::map
- std::multimap
- std::unordered_map
std::unordered_map 底层实现为哈希,std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。
同理,std::map 和std::multimap 的key也是有序的(这个问题也经常作为面试题,考察对语言容器底层的理解),1.两数之和 (opens new window)中并不需要key有序,选择std::unordered_map 效率更高!
相关文章:
算法训练day2:哈希表
哈希表理论基础 哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。 当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候,就要考虑哈希法。 但是哈希法也是牺牲了空间换取了时间,因为我们要使用额外的数组,set或者是map来存放数据&#…...
Git——利用SSH密钥本地仓库上传远程GitHub库
文章目录 1、前言2、详细步骤2.1 创建密钥2.2 进入密钥文件并复制2.3 在GitHub上添加密钥2.4 回到本地仓库文件夹,连接GitHub并上传 3. 结语 1、前言 现在想要从本地设备将本地仓库上传到GitHub上需要用到SSH密钥,接下来讲解大致的步骤,本文默…...
一起读源码 —— Fastjson 的核心方法及其实现原理
源码介绍 Fastjson 是阿里巴巴开源的一个 Java 工具库,它常常被用来完成 Java 的对象与 JSON 格式的字符串的相互转化。 此文读的源码是撰写此文时 Fastjson 的最新的发布版本,即 1.2.83 下载源码 请前去 github 找到 release 最新版下载后解压&…...
Python实现批量图片下载及去重处理
背景 在爬虫应用开发中,常常需要批量下载图片,并对图片进行去重处理。Python 是一种非常流行的编程语言,也是开发爬虫应用的首选,本文将介绍如何使用 Python 下载图片,并对下载的图片进行去重处理。 内容 首先&…...
【QA】Python代码调试之解决Segmentation fault (core dumped)问题
Python代码调试之解决Segmentation fault 问题 问题描述排查过程1. 定位错误,2. 解决办法 参考资料 问题描述 Python3执行某一个程序时,报Segmentation fault (core dumped)错,且没有其他任何提示,无法查问题。 Segmentation fa…...
C++ 迭代器之旅(Journey of Iterators)
C 迭代器之旅(Journey of Iterators) 一、引言(Introduction)C Iterator模板库简介(Overview of C Iterator Template Library)Iterator的重要性和作用(The Importance and Role of Iterators&a…...
使用全球融合CDN的10大优势
根据预估,今年的全球内容交付网络(CDN)市场预计将达到424亿美元。而由于移动应用程序的激增和人工智能尤其是ChatGPT等相关领域的快速发展将进一步带来CDN市场的快速增长,可以说全球CDN的黄金时代才刚开始。 融合CDN和多CDN战略是…...
前端学习:HTML图像、表格、列表
目录 图像 一、图像标签和源属性(Src) 二、替换文本属性(Alt) 三、设置图片样式基本属性 四、图像标签 表格 一、标签 补充: 二、表格的表头 三、表格常用标签和属性 标签 属性 列表 一、无序列表 二、有序列表 三、定义列表 四、列表常用标签属性 图像 一、…...
202305读书笔记|《因思念而沉着》——任何赞美都是身外之物唯自由可随身携带
《因思念而沉着》作者巴哑哑,忘了是什么时候加入的书架,昨天下班地铁上读完的书。是美的! 部分节选如下: 羽叶茑萝举着熄灭的花青色的小枣落了一地所以哭泣沾染上了你的脸 在没落下 当我们开始生活 就是开始患上了眼疾你独自悲伤…...
M1 M2上能安装上Autocad 2024 Mac 中文版吗 autocad m1 m2版本有啦 终于支持Ventura 13x了
AutoCAD是一款强大的工具,适合于各种领域的设计和绘图。它具有二维图形和三维建模功能、多种文件格式支持、自定义命令和样式、批处理和脚本等特点,可以帮助用户实现高质量的设计和建模。同时,还支持云端存储和共享,方便用户随时随…...
【题解】P4055 [JSOI2009] 游戏
link 题目大意 题目说得比较清楚。 题解 前置知识:二分图最大匹配、基础博弈论。 每个点只能走一次的四联通点阵,可以想到二分图匹配。 将其套路地奇偶分点,相邻两点连边(显然不能为 #)。 先求一个最大匹配。 …...
P1020 [NOIP1999 普及组] 导弹拦截
题目描述 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统…...
Makefile学习
什么是Makefile 使用 GCC 编译器在 Linux 进行 C 语言编译,通过在终端执行 gcc 命 令来完成 C 文件的编译,如果我们的工程只有一两个 C 文件还好,需要输入的命令不多,当文件有几十、上百甚至上万个的时候用终端输入 GCC 命令的方…...
2.4 随机变量函数的分布
学习目标: 学习随机变量函数的分布,我会采取以下步骤: 熟悉随机变量的基本概念和分布:在学习随机变量函数的分布之前,需要先掌握随机变量的基本概念和分布,包括离散型随机变量和连续性随机变量的概率密度…...
数据结构【一】:前缀表达式与后缀表达式的区别
在早期计息机系统中,由于没有括号规定运算顺序,因此,依靠出栈和入栈两种方式,限定元素和符号之间的关系确定了前缀表达式和后缀表达式两种运算方式,中缀表达式即为普通的运算表达式;注意,在栈结…...
搭建 PostgreSQL
端口:5432 代理备份端口:6432 下载 postgresql-15.0-1-windows-x64 乱码显示 配置环境变量 PGDATA数据目录位置 找到postgresql.conf文件, 修改参数 lc_messagesUTF8 max_connections 1000 shared_buffers4GB work_mem8MB 问题:…...
Nmap入门到高级【第四章】
预计更新Nmap基础知识 1.1 Nmap简介和历史 1.2 Nmap安装和使用方法 1.3 Nmap扫描技术和扫描选项 Nmap扫描技术 2.1 端口扫描技术 2.2 操作系统检测技术 2.3 服务和应用程序检测技术 2.4 漏洞检测技术 Nmap扫描选项 3.1 扫描类型选项 3.2 过滤器选项 3.3 探测选项 3.4 输出选项…...
c++正则表达式及其使用,超级详细
文章目录 概述正则表达式语法正则表达式操作std::regex_matchstd::regex_replacestd::regex_search 实例匹配邮箱替换 HTML 标签搜索 URL 总结 概述 正则表达式是一种用于匹配字符串的工具,可以在文本中查找特定的模式,并且可以快速地对字符串进行搜索和…...
【LeetCode: 剑指 Offer II 099. 最小路径之和 | 暴力递归 | DFS =>记忆化搜索=>动态规划】
🍎作者简介:硕风和炜,CSDN-Java领域新星创作者🏆,保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文|经验分享|好用的网站工具分享💎💎💎 🍎座右…...
Python OpenCV 计算机视觉:6~7
原文:OpenCV Computer Vision with Python 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最…...
OFA模型在零售行业的视觉问答应用案例
OFA模型在零售行业的视觉问答应用案例 1. 引言 走进任何一家现代零售商店,你都会看到成千上万的商品整齐地陈列在货架上。但对于店员来说,要快速准确地回答"这个品牌的洗发水有没有无硅油版本?"或者"这款饼干是否含有坚果成…...
ComputeSharp未来展望:GPU计算在.NET生态中的发展路线图
ComputeSharp未来展望:GPU计算在.NET生态中的发展路线图 【免费下载链接】ComputeSharp A .NET library to run C# code in parallel on the GPU through DX12, D2D1, and dynamically generated HLSL compute and pixel shaders, with the goal of making GPU comp…...
PyTorch内存优化实战:深入解析torch.utils.checkpoint的机制与应用
1. 为什么我们需要torch.utils.checkpoint? 第一次用PyTorch训练ResNet50时,我的16GB显存直接被撑爆了。当时怎么都想不明白——明明batch_size只设了32,怎么连这种经典模型都跑不动?后来才发现,问题出在前向传播时PyT…...
树莓派通过HTTP协议对接OneNET Studio 5.0物联网平台实战指南
1. 环境准备与平台配置 在开始之前,我们需要准备好树莓派硬件和OneNET Studio 5.0平台账号。树莓派建议使用Raspberry Pi 4 Model B或更新型号,系统选择Raspbian或Raspberry Pi OS。OneNET Studio是中国移动推出的物联网开放平台,5.0版本对接…...
物理信息神经网络PINN求解二维Helmholtz方程的Python torch实现
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
【技术解析】PSMNet:如何通过金字塔池化与堆叠沙漏3D CNN革新立体匹配?
1. PSMNet为何能成为立体匹配的里程碑? 第一次看到PSMNet在KITTI榜单上霸榜时,我正在调试自己的立体匹配模型。当时最让我震惊的不是它的精度数字,而是那些传统算法总出错的遮挡区域、弱纹理区域,在PSMNet的视差图里竟然都清晰可辨…...
嵌入式电子罗盘教学原型:磁力计与IMU传感器融合实践
1. 项目概述 “LCD-Ecompass-Postemsky”是一个面向嵌入式教学实践的简易电子罗盘(E-Compass)系统,由阿根廷圣路易斯国立大学(Universidad Nacional de San Luis, UNSL)电子工程系为本科生实验课程设计。项目名称中的“…...
CODESYS开发教程7-变量作用域与存储类型实战解析
1. 变量作用域:从菜市场到保险箱的生动比喻 刚接触CODESYS开发时,我总被各种变量作用域搞得晕头转向。直到有天去菜市场买菜,突然发现变量作用域和菜市场的摊位布局简直一模一样!全局变量就像菜市场入口处的公共电子屏,…...
ROS2时间处理避坑指南:从rclcpp::Time到header.stamp的5种转换方法
ROS2时间处理避坑指南:从rclcpp::Time到header.stamp的5种转换方法 在ROS2开发中,时间戳处理看似简单却暗藏玄机。许多开发者在将rclcpp::Time转换为header.stamp时踩过坑——从版本兼容性问题到精度丢失,再到线程安全陷阱。本文将带您深入理…...
零成本构建3D资源库:Firefox专属Sketchfab模型下载方案
零成本构建3D资源库:Firefox专属Sketchfab模型下载方案 【免费下载链接】sketchfab sketchfab download userscipt for Tampermonkey by firefox only 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/sketchfab 在数字内容创作领域,高质量3D模型资…...
