哈希表-算法小结-优快云博客

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哈希表

map set 数组

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：

集合	底层实现	是否有序	数值是否可以重复	能否更改数值	查询效率	增删效率
std::set	红黑树	有序	否	否	O(log n)	O(log n)
std::multiset	红黑树	有序	是	否	O(logn)	O(logn)
std::unordered_set	哈希表	无序	否	否	O(1)	O(1)

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。

映射	底层实现	是否有序	数值是否可以重复	能否更改数值	查询效率	增删效率
std::map	红黑树	key有序	key不可重复	key不可修改	O(logn)	O(logn)
std::multimap	红黑树	key有序	key可重复	key不可修改	O(log n)	O(log n)
std::unordered_map	哈希表	key无序	key不可重复	key不可修改	O(1)	O(1)

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

Set与Multiset-笔记-优快云博客

有效的字母异位词

思路
在这里插入图片描述

定义一个数组叫做record用来上记录字符串s里字符出现的次数

242. 有效的字母异位词 - 力扣（LeetCode）

两个数组的交集

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        unordered_set<int>result_set;
        unordered_set<int>nums_set(nums1.begin(),nums1.end());

        for(auto n2:nums2){
            if(nums_set.find(n2)!=nums_set.end()){
                result_set.insert(n2);
            }
        }
        return vector<int>(result_set.begin(),result_set.end());
        
    }
};

两数之和

存入数值和下标
在这里插入图片描述
在遍历数组的时候，只需要向map去查询是否有和目前遍历元素匹配的数值，如果有，就找到的匹配对，如果没有，就把目前遍历的元素放进map中，因为map存放的就是我们访问过的元素

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        std::unordered_map <int,int> map;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            // 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的key
            auto iter = map.find(target - nums[i]); 
            if(iter != map.end()) {
                return {iter->second, i};
            }
            // 如果没找到匹配对，就把访问过的元素和下标加入到map中
            map.insert(pair<int, int>(nums[i], i)); 
            //map.emplace(nums[i], i); 
        }
        return {};
    }
};

为何不先把整个数组存入哈希表
1.避免重复元素的覆盖问题
假设先存入所有元素到哈希表，然后再遍历数组，每个元素检查补数是否存在。这种情况下，可能会遇到重复元素的问题。
例如，数组中有元素x出现两次，而target正好是2x。如果哈希表中存储的是元素到索引的映射，后插入的会覆盖先前的，导致无法正确找到两个不同的索引
2.防止自身匹配的误判
如果先存入所有元素，那么在查找补数时，可能会找到当前元素本身
3.时间复杂度优化
边遍历边插入的方法只需要一次遍历，时间复杂度是O(n)，而先存入再遍历的方法虽然也是O(n)，但需要两次遍历，实际运行时间可能稍长，尽管时间复杂度相同

1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）