【哈希-简单】705. 设计哈希集合

C++手写拉链法的哈希表【LeetCode705 设计哈希集合】 哈希表概述 为了实现哈希表这个数据结构,有两个关键的问题,即哈希函数和冲突处理。 哈希函数:目的是分配一个地址存储值。理想情况下,每个值都应该有一个对应唯一的散列值。 冲突处理:哈希函数的本质就是从 A 映射到 B。但是多个 A 值可能映射到相同的 B。这就是碰撞。因此,我们需要有对应的策略来解决碰撞。 总的来说,有以下几种策略解决冲突: 拉链法:对于相同的散列值,我们将它们放到一个桶中,每个桶是相互独立的。 线性探测法:每当有碰撞, 则根据我们探查的策略找到一个空的槽为止。 再散列法:使用两 阅读详情

【题目】
不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希集合(HashSet)。
实现 MyHashSet 类:
void add(key) 向哈希集合中插入值 key 。
bool contains(key) 返回哈希集合中是否存在这个值 key 。
void remove(key) 将给定值 key 从哈希集合中删除。如果哈希集合中没有这个值,什么也不做。
【示例】
输入:
[“MyHashSet”, “add”, “add”, “contains”, “contains”, “add”, “contains”, “remove”, “contains”]
[[], [1], [2], [1], [3], [2], [2], [2], [2]]
输出:
[null, null, null, true, false, null, true, null, false]
解释:
MyHashSet myHashSet = new MyHashSet();
myHashSet.add(1); // set = [1]
myHashSet.add(2); // set = [1, 2]
myHashSet.contains(1); // 返回 True
myHashSet.contains(3); // 返回 False ,(未找到)
myHashSet.add(2); // set = [1, 2]
myHashSet.contains(2); // 返回 True
myHashSet.remove(2); // set = [1]
myHashSet.contains(2); // 返回 False ,(已移除)
提示:
0 <= key <= 106
最多调用 104 次 add、remove 和 contains 。
【代码】
【Python】
在这里插入图片描述

class MyHashSet:
    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.myset=[]

    def add(self, key: int) -> None:
        if key not in self.myset:
            self.myset.append(key)

    def remove(self, key: int) -> None:
        if key in self.myset:
            self.myset.pop(self.myset.index(key))

    def contains(self, key: int) -> bool:
        """
        Returns true if this set contains the specified element
        """        
        return key in self.myset

【以空间换时间:数组法】
在这里插入图片描述

class MyHashSet:

    def __init__(self):
        self.set = [False] * 1000001

    def add(self, key):
        self.set[key] = True

    def remove(self, key):
        self.set[key] = False

    def contains(self, key):
        return self.set[key]
哈希表设计 哈希表 哈希表 对一批关键字集合采用开放定址哈希表的存储结构来建立相应的哈希表和完成查找过程。 (1) 熟练掌握哈希表的构造方法 (2) 理解哈希表与其他结构表的实质性差别。 立即下载

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