原题
Design a data structure that supports all following operations in average O(1) time.
1,insert(val): Inserts an item val to the set if not already present.
2,remove(val): Removes an item val from the set if present.
3,getRandom: Returns a random element from current set of elements. Each element must have the same probability of being returned.
题目翻译
设计一个数据结构,该数据可以在O(1)时间内完成以下操作:
1,insert(val):插入一个元素到集合中,如果元素之前不存在。
2,remove(val):如果val在集合中存在,则删除
3,getRandom:返回当前集合中随机的一个数。每个元素返回的概率相同。
思路解析
由于题目要求删除和插入的时间复杂度均为O(1)。首先想到使用数组保存所有数据。这样的话,插入时间复杂度为O(n)。但是删除数据的时间复杂度为O(n)。随机返回操作时间复杂度为O(n)。如何实现O(1)。我们使用一个map来保存数据-位置关系。然后使用vector来保存元素。
1,insert操作。首先判断val在map中是否存在,时间复杂度为O(1)。如果存在,则返回false。否则,将数据插入到vector中。然后在map中保存数据-位置键值对。时间复杂度为O(1)
2,remove操作。首先判断val在map中是否存在,时间复杂度为O(1)。如果不存在,则返回false。否则,首先将val的所在位置保存vector尾部元素的值。修改尾部数据的在map中的位置映射。以及val的位置映射。然后删除val在map中映射关系。然后删除vector中最后一个元素。此时时间负责度为O(1)
3,getRandom操作。有rand()函数产生随机的位置pos。然后返回vector中pos处的元素即可
代码
class RandomizedSet {
public:
map<int,int> data_map; //数字 - 对应位置
vector<int> data;
/** Initialize your data structure here. */
RandomizedSet() {
}
/** Inserts a value to the set. Returns true if the set did not already contain the specified element. */
bool insert(int val) {
if(data_map.count(val) != 0){
return false;
}else{
data.push_back(val); //在数组中插入该值
data_map[val] = data.size()-1; //在map中加入该值和数组中的位置对应
return true;
}
}
/** Removes a value from the set. Returns true if the set contained the specified element. */
bool remove(int val) {
//查找是是否在map中存在,如果不存在则返回false
if(data_map.count(val) == 0){
return false;
}else{
//否则,和数组尾部数据位置交换,删除掉尾部数据
int tail = data[data.size()-1];
int pos1 = data_map[val]; //获取需要删除数据的位置
int pos2 = data.size()-1; //最后一个元素的位置
data_map[tail] = pos1;
data_map[val] = pos2;
data[pos1] = tail; //将需要删除的元素和尾部元素交换
data_map.erase(val); //删除哈希表中的数据
data.pop_back(); //删除数组中的data
return true;
}
}
/** Get a random element from the set. */
int getRandom() {
int t = data.size();
int random_num = rand()%t;
return data[random_num];
}
};