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Hash-题解-方法

2021-09-10 22:40 113 查看 https://www.cnblogs.com/zwtblo

有效的字母异位词

给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

示例 1: 输入: s = "anagram", t = "nagaram" 输出: true

示例 2: 输入: s = "rat", t = "car" 输出: false

说明: 你可以假设字符串只包含小写字母。

数组其实就是一个简单哈希表,而且这道题目中字符串只有小写字符,那么就可以定义一个数组,来记录字符串s里字符出现的次数。

需要定义一个多大的数组呢,定一个数组叫做record,大小为26 就可以了,初始化为0,因为字符a到字符z的ASCII也是26个连续的数值。

需要把字符映射到数组也就是哈希表的索引下表上,因为字符a到字符z的ASCII是26个连续的数值,所以字符a映射为下表0,相应的字符z映射为下表25。

再遍历 字符串s的时候,只需要将 s[i] - ‘a’ 所在的元素做+1 操作即可,并不需要记住字符a的ASCII,只要求出一个相对数值就可以了。 这样就将字符串s中字符出现的次数,统计出来了。

那看一下如何检查字符串t中是否出现了这些字符,同样在遍历字符串t的时候,对t中出现的字符映射哈希表索引上的数值再做-1的操作。

那么最后检查一下,record数组如果有的元素不为零0,说明字符串s和t一定是谁多了字符或者谁少了字符,return false。

最后如果record数组所有元素都为零0,说明字符串s和t是字母异位词,return true。

时间复杂度为O(n),空间上因为定义是的一个常量大小的辅助数组,所以空间复杂度为O(1)。

class Solution {
public boolean isAnagram(String s, String t) {

int[] record = new int[26];
for (char c : s.toCharArray()) {
record[c - 'a'] += 1;
}
for (char c : t.toCharArray()) {
record[c - 'a'] -= 1;
}
for (int i : record) {
if (i != 0) {
return false;
}
}
return true;
}
}

两个数组的交集

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

class Solution {
public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
if (nums1 == null || nums1.length == 0 || nums2 == null || nums2.length == 0) {
return new int[0];
}
Set<Integer> set1 = new HashSet<>();
Set<Integer> resSet = new HashSet<>();
//遍历数组1
for (int i : nums1) {
set1.add(i);
}
//遍历数组2的过程中判断哈希表中是否存在该元素
for (int i : nums2) {
if (set1.contains(i)) {
resSet.add(i);
}
}
int[] resArr = new int[resSet.size()];
int index = 0;
//将结果几何转为数组
for (int i : resSet) {
resArr[index++] = i;
}
return resArr;
}
}

利用 set 达到一个去重的效果,但是,数据量太大的话 ,效率不好。

快乐数

「快乐数」定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和,然后重复这个过程直到这个数变为 1,也可能是 无限循环 但始终变不到 1。如果 可以变为 1,那么这个数就是快乐数。

示例:

输入:19 输出:true 解释: 12 + 92 = 82 82 + 22 = 68 62 + 82 = 100 12 + 02 + 0^2 = 1

当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候,就要考虑哈希法了。

class Solution {
public boolean isHappy(int n) {
Set<Integer> record = new HashSet<>();
while (n != 1 && !record.contains(n)) {
record.add(n);
n = getNextNumber(n);
}
return n == 1;
}

private int getNextNumber(int n) {
int res = 0;
while (n > 0) {
int temp = n % 10;
res += temp * temp;
n = n / 10;
}
return res;
}
}

两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9

所以返回 [0, 1]

用数组和set来做哈希法的局限。

  • 数组的大小是受限制的,而且如果元素很少,而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
  • set是一个集合,里面放的元素只能是一个key,而两数之和这道题目,不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下表位置,因为要返回x 和 y的下表。所以set 也不能用。

此时就要选择另一种数据结构:map ,map是一种key value的存储结构,可以用key保存数值,用value在保存数值所在。

四数相加II

给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l) ,使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。

为了使问题简单化,所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N,且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -228 到 228 - 1 之间,最终结果不会超过 2^31 - 1 。

例如:

输入: A = [ 1, 2] B = [-2,-1] C = [-1, 2] D = [ 0, 2] 输出: 2

解释: 两个元组如下:

  1. (0, 0, 0, 1) -> A[0] + B[0] + C[0] + D[1] = 1 + (-2) + (-1) + 2 = 0
  2. (1, 1, 0, 0) -> A[1] + B[1] + C[0] + D[0] = 2 + (-1) + (-1) + 0 = 0

本题解题步骤:

  1. 首先定义 一个map,key放a和b两数之和,value 放a和b两数之和出现的次数。
  2. 遍历大A和大B数组,统计两个数组元素之和,和出现的次数,放到map中。
  3. 定义int变量count,用来统计a+b+c+d = 0 出现的次数。
  4. 在遍历大C和大D数组,找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话,就用count把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。
  5. 最后返回统计值 count 就可以了
class Solution {
public int fourSumCount(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3, int[] nums4) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int temp;
int res = 0;
//统计两个数组中的元素之和,同时统计出现的次数,放入map
for (int i : nums1) {
for (int j : nums2) {
temp = i + j;
if (map.containsKey(temp)) {
map.put(temp, map.get(temp) + 1);
} else {
map.put(temp, 1);
}
}
}
//统计剩余的两个元素的和,在map中找是否存在相加为0的情况,同时记录次数
for (int i : nums3) {
for (int j : nums4) {
temp = i + j;
if (map.containsKey(0 - temp)) {
res += map.get(0 - temp);
}
}
}
return res;
}
}

赎金信

给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串,判断第一个字符串 ransom 能不能由第二个字符串 magazines 里面的字符构成。

如果可以构成,返回 true ;否则返回 false。

(题目说明:为了不暴露赎金信字迹,要从杂志上搜索各个需要的字母,组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)

注意:

你可以假设两个字符串均只含有小写字母。

canConstruct("a", "b") -> false canConstruct("aa", "ab") -> false canConstruct("aa", "aab") -> true

因为题目所只有小写字母,那可以采用空间换取时间的哈希策略, 用一个长度为26的数组还记录magazine里字母出现的次数。

然后再用ransomNote去验证这个数组是否包含了ransomNote所需要的所有字母。

依然是数组在哈希法中的应用。

一些同学可能想,用数组干啥,都用map完事了,其实在本题的情况下,使用map的空间消耗要比数组大一些的,因为map要维护红黑树或者哈希表,而且还要做哈希函数,是费时的!数据量大的话就能体现出来差别了。 所以数组更加简单直接有效!

class Solution {
public boolean canConstruct(String ransomNote, String magazine) {
//记录杂志字符串出现的次数
int[] arr = new int[26];
int temp;
for (int i = 0; i < magazine.length(); i++) {
temp = magazine.charAt(i) - 'a';
arr[temp]++;
}
for (int i = 0; i < ransomNote.length(); i++) {
temp = ransomNote.charAt(i) - 'a';
//对于金信中的每一个字符都在数组中查找
//找到相应位减一,否则找不到返回false
if (arr[temp] > 0) {
arr[temp]--;
} else {
return false;
}
}
return true;
}
}

三数之和

给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。

注意: 答案中不可以包含重复的三元组。

示例:

给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],

满足要求的三元组集合为: [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ]

其实这道题目使用哈希法并不十分合适,因为在去重的操作中有很多细节需要注意,在面试中很难直接写出没有bug的代码。

而且使用哈希法 在使用两层for循环的时候,能做的剪枝操作很有限,虽然时间复杂度是O(n^2),也是可以在leetcode上通过,但是程序的执行时间依然比较长 。

接下来我来介绍另一个解法:双指针法,这道题目使用双指针法 要比哈希法高效一些

解释:

  • 拿这个nums数组来举例,首先将数组排序,然后有一层for循环,i从下标0的地方开始,同时定一个下标left 定义在i+1的位置上,定义下标right 在数组结尾的位置上。

  • 依然还是在数组中找到 abc 使得a + b +c =0,我们这里相当于 a = nums[i] b = nums[left] c = nums[right]。

  • 接下来如何移动left 和right呢, 如果nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0 就说明 此时三数之和大了,因为数组是排序后了,所以right下标就应该向左移动,这样才能让三数之和小一些。

  • 如果 nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0 说明 此时 三数之和小了,left 就向右移动,才能让三数之和大一些,直到left与right相遇为止。

时间复杂度:O(n^2)。

class Solution {
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
Arrays.sort(nums);

for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > 0) {
return result;
}

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}

int left = i + 1;
int right = nums.length - 1;
while (right > left) {
int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
if (sum > 0) {
right--;
} else if (sum < 0) {
left++;
} else {
result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));

while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;

right--;
left++;
}
}
}
return result;
}
}
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