哈希接口的使用

博客围绕LeetCode两数之和题目展开,介绍使用哈希算法解题。提到使用暴力解法可行,但为熟练使用hash库函数。强调使用哈希表库函数的注意事项,如初始化、包含头文件等,还介绍了不同类型key的操作及常用操作。

一、题单

1、两数之和

二、题解

1、两数之和

此题使用暴力解法完全没问题,只是为了熟练使用hash的库函数。

typedef struct {
    int key;
    int val;
    UT_hash_handle hh;
} Hash;

Hash *g_hash;
Hash *FindKey(int key)
{
    Hash *tmp;
    HASH_FIND_INT(g_hash, &key, tmp);
    return tmp;
}

void AddKey(int key, int val)
{
    Hash *tmp = FindKey(key);
    Hash *it;
    if (tmp == NULL) {
        it = (Hash *)malloc(sizeof(Hash));
        it->key = key;
        it->val = val;
        HASH_ADD_INT(g_hash, key, it);
    } else {
        tmp->val = val;
    }
}

int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize)
{
    int i, j;
    *returnSize = 2;
    int *res = (int *)malloc(sizeof(int) * (*returnSize));
    if (res == NULL) {
        *returnSize = 0;
        return NULL;
    }

    g_hash = NULL;
    for (i = 0; i < numsSize; i++) {
        Hash *tmp = FindKey(target - nums[i]);
        if (tmp != NULL) {
            res[0] = tmp->val;
            res[1] = i;
            break;
        }
        AddKey(nums[i], i);
    }
    return res;
}

此处需要注意g_hash需要初始化为NULL,否则部分用例不过。

三、总结

1、初级入门

1、使用哈希表库函数时需要包含头文件uthash.h。

2、需要包含自定义的结构体

typedef struct {
    int key;
    int val;
    UT_hash_handle hh;
} Hash;

3、key的类型可以是int,char *,char[],void *、long、结构体等,value可以使任意类型。

字符串:

HASH_ADD_STR(g_hash, key, tmp);

HASH_FIND_STR(g_hash, &key, tmp);

结构体:

HASH_ADD(hh, hashTable, key, sizeof(struct HashTable *), tmp);

HASH_FIND(hh, hashTable, &temp, sizeof(struct HashTable *), tmp);

4、常用的操作:

(1)插入或添加

void add(int key, int value)
{
    Hash *tmp = FindKey(key);
    if (tmp == NULL) {
        Hash *it = (Hash *)malloc(sizeof(Hash));
        it->key = key;
        it->val = val;
        HASH_ADD_INT(g_hash, key, it);
    } else {
        tmp->val = val;
    }
}

(2)查找

Hash *hashFind(int key)
{
    Hash *tmp;
    HASH_FIND_INT(hash, &key, tmp);
    return tmp;
}

(3)删除

void delete(Hash *s)
{
    HASH_DEL(hash, s);
    free(s);
    s == NULL;
}

(4)清空

void clearAll()
{
    Hash *cur, *tmp;
    HASH_ITER(hh, hash, cur, tmp) {
        delete(cur);
    }
}

(5)计数

int cnt = HASH_COUNT(hash);
### Redis 哈希数据结构概述 Redis 的哈希(Hash)是一种高效存储键值对的数据结构,在内部实现上是一个字符串字段和字符串值之间的映射表。每个 Redis 键都可以关联一个哈希表,该哈希表由多个字段(Field)和对应的值(Value)组成[^1]。 #### 主要特点 - **内存效率高**:当哈希中的字段较少时,Redis 会优化其底层表示形式,从而节省内存。 - **操作灵活**:支持单个字段的操作,也支持批量处理。 - **快速访问**:可以通过字段名称直接获取或更新对应值,时间复杂度接近 O(1)。 --- ### Redis 哈希的常见使用场景 以下是 Redis 哈希的一些典型应用案例: #### 场景一:用户信息存储 在实际开发中,经常需要保存用户的详细资料,比如用户名、密码、邮箱地址等。这些信息可以用 Redis 哈希来建模,其中每个用户 ID 对应一个哈希表,字段则代表具体的属性。 示例代码如下: ```python import redis r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) # 存储用户信息 r.hset('user:1001', mapping={ 'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com', 'age': '25' }) # 获取某个字段 print(r.hget('user:1001', 'name')) # 输出 Alice # 批量获取所有字段 print(r.hgetall('user:1001')) ``` 这种设计方式不仅减少了多次调用的成本,还便于扩展新的字段。 #### 场景二:缓存小型对象集合 对于一些频繁读取的小型对象集合,可以直接将其序列化成 JSON 字符串并放入 Redis 中;但如果对象本身具有固定的字段,则更适合利用 Redis 哈希进行拆解存储。这样能够更方便地单独修改某些字段而不影响其他部分。 例如,假设有一个商品库存管理系统,每件商品都有价格、数量和其他描述信息,那么可以按照下面的方式构建模型: ```python # 设置商品详情 r.hset('product:sku_12345', mapping={ 'price': '99.99', 'quantity': '50', 'description': 'A high-quality product.' }) ``` 相比将整个对象作为字符串存储,这种方式提供了更高的灵活性和性能优势。 #### 场景三:分布式锁元数据管理 虽然 Redis 自身并不提供完整的事务机制,但在很多情况下仍然会被用来辅助完成简单的业务逻辑控制——尤其是涉及到资源竞争的时候。此时如果希望记录额外的状态参数(如加锁者身份、超时时限),就可以借助于 Redis Hash 来组织相关信息。 注意这里提到的是关于如何合理规划数据布局的一个例子,并不意味着推荐把复杂的业务流程完全依赖于此工具之上[^3]。 另外需要注意的一点是在 Redis 集群环境下由于分区策略的原因可能会导致同一份 hash 结构被分配至不同物理机器上面进而引发一致性问题因此建议针对这种情况做特殊处理比如说自定义 shard key 或者调整默认算法等等[^2]。 --- ### 总结 综上所述,Redis 哈希因其高效的内存利用率以及便捷的操作接口成为众多开发者青睐的选择之一。无论是轻量化实体类持久化还是临时状态追踪都能发挥重要作用不过也要考虑到特定环境下的局限性适时作出相应权衡决策. ---
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