380. 常数时间插入、删除和获取随机元素

本文介绍了一种结合哈希表与数组的数据结构设计,可在常数时间复杂度O(1)下实现元素的插入、删除及随机获取操作。通过哈希表存储数组元素及其索引,实现高效查找;利用数组实现快速随机访问。

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设计一个支持在平均 时间复杂度 O(1) 下,执行以下操作的数据结构。

  1. insert(val):当元素 val 不存在时,向集合中插入该项。
  2. remove(val):元素 val 存在时,从集合中移除该项。
  3. getRandom:随机返回现有集合中的一项。每个元素应该有相同的概率被返回。

示例 :

// 初始化一个空的集合。
RandomizedSet randomSet = new RandomizedSet();

// 向集合中插入 1 。返回 true 表示 1 被成功地插入。
randomSet.insert(1);

// 返回 false ,表示集合中不存在 2 。
randomSet.remove(2);

// 向集合中插入 2 。返回 true 。集合现在包含 [1,2] 。
randomSet.insert(2);

// getRandom 应随机返回 1 或 2 。
randomSet.getRandom();

// 从集合中移除 1 ,返回 true 。集合现在包含 [2] 。
randomSet.remove(1);

// 2 已在集合中,所以返回 false 。
randomSet.insert(2);

// 由于 2 是集合中唯一的数字,getRandom 总是返回 2 。
randomSet.getRandom();

思路:这道题让我们在常数时间范围内实现插入删除和获得随机数操作,首先想到哈希表。但是哈希表无法在常数时间内实现获取随机数,所以采用哈希表和数组结合的方式。哈希表实现常数时间范围内实现插入删除操作,数组实现常数时间范围内获得随机数操作。如何建立起哈希表和数组直接的映射?哈希表key存数组的数,value存该数在数组中的index。

1、插入操作:先看这个数字是否已经在 HashMap 中存在,如果存在的话直接返回 false,不存在的话,将其插入到数组的末尾,然后建立数字和其位置的映射。

2、删除操作:先判断其是否在 HashMap 里,如果没有,直接返回 false。由于 HashMap 的删除是常数时间的,而数组并不是,为了使数组删除也能常数级,实际上先根据哈希表找到要删除的数在数组中的位置,将该位置存成数组的最后一个数字,然后修改对应的 HashMap 中的值,这样只需要删除数组的最后一个元素即可,保证了常数时间内的删除。

3、返回随机数:对于数组来说就很简单了,只要随机生成一个位置,返回该位置上的数字即可。

class RandomizedSet {
private:
    unordered_map<int, int>m;
    vector<int> nums;
    
public:
    /** 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(m.count(val)) return false;
        nums.push_back(val);
        m[val]=nums.size()-1;
        return true;
    }
    
    /** Removes a value from the set. Returns true if the set contained the specified element. */
    bool remove(int val) {
        if(!m.count(val)) return false;
        //把数组中要删除的元素的位置存成数组的最后一个元素
        int idx=m[val];
        nums[idx]=nums.back();
        //将哈希表中数组最后一个元素的位置更新
        m[nums.back()]=idx;
        nums.pop_back();
        m.erase(val);
        return true;
    }
    
    /** Get a random element from the set. */
    int getRandom() {
        return nums[rand()%nums.size()];
    }
};
### 插入删除获取随机元素时间复杂度为 O(1) 的数据结构 为了满足插入删除以及获取随机元素操作均能在常数时间内完成,可以采用一种组合型的数据结构来实现这一目标。具体来说,可以通过 **哈希表** **动态数组** 的结合来达到目的。 #### 数据结构设计 - 使用一个 `HashMap` 来存储每个元素及其对应的索引位置。这使得查找操作可以在 O(1) 时间内完成。 - 同时维护一个 `ArrayList` 或类似的动态数组用于支持快速访问任意索引处的元素,并允许在 O(1) 时间内交换最后一个元素与待移除的元素[^3]。 这种设计的核心在于利用哈希表提供高效的键值映射能力,而动态数组则提供了按索引存取的能力。通过这种方式,能够有效地实现在 O(1) 时间内的插入删除随机选取功能。 #### 实现方法 以下是基于上述思路的一种可能实现方式: ```java import java.util.*; class RandomizedSet { private Map<Integer, Integer> map; private List<Integer> list; private Random rand; public RandomizedSet() { this.map = new HashMap<>(); this.list = new ArrayList<>(); this.rand = new Random(); } /** Inserts an element into the set */ public boolean insert(int val) { if (map.containsKey(val)) return false; // Already exists. map.put(val, list.size()); // Store index mapping. list.add(val); // Add value to end of arraylist. return true; } /** Removes an element from the set */ public boolean remove(int val) { if (!map.containsKey(val)) return false; int idx = map.get(val); int lastElement = list.get(list.size()-1); // Swap current item with last one in list & update its index in hashmap. Collections.swap(list, idx, list.size()-1); map.put(lastElement, idx); // Remove old references after swapping. list.remove(list.size()-1); map.remove(val); return true; } /** Get random element */ public int getRandom() { return list.get(rand.nextInt(list.size())); } } ``` 此代码片段展示了如何构建这样一个类 (`RandomizedSet`) ,它实现了所需的功能并保持所有关键操作都在恒定时间内执行[^4]。 #### 关于其他潜在解决方案 除了上面提到的方法外,还有几种变体或者扩展方案可供考虑: - 如果不需要处理重复项,则可以直接简化逻辑; - 对于更复杂的场景比如带有权重的概率分布下的随机抽取等问题,则需引入额外机制调整概率计算过程[^5]。
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