数组和字符串
【2】数组和字符串
1.数组
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实现一个支持动态扩容的数组
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实现一个大小固定的有序数组，支持动态增删改操作
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实现两个有序数组合并为一个有序数组
学习哈希表思想，并完成leetcode上的两数之和(1)及Happy Number(202)！(要求全部用哈希思想实现！)
哈希表定义
- 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key和value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
- 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。
冲突
对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1≠k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为冲突（英语：Collision）
class DynamicArray:
def __init__(self, capacity=10):
self._capacity = capacity
self._array = [None] * self._capacity
self._size = 0
def __len__(self):
return self._size
def __str__(self):
'''转化为字符串'''
return str(self._array)
def __getitem__(self,index):
return self._array[index]
def __append__(self, item):
'''增加元素'''
if self._size == self._capacity:
self._capacity = 2*self._capacity
self._array[self._size] = item
self._size += 1
def __print__(self):
for i in range(self._size):
print(self._array[i], end=' ')
if __name__ == '__main__':
array = DynamicArray()
print('数组的长度为：{}'.format(array.__len__()))
print(type(array.__str__()))
print(type(array._array))
array.__append__(10)
array.__print__()
2.字符串
2.1实现一个字符集，只包含 a～z 这 26 个英文字母的 Trie 树
####2.1.1概念
- 字典树，又称为单词查找树，Tire数，是一种树形结构，它是一种哈希树的变种
2.1.2基本性质
- 根节点不包含字符，除根节点外的每一个子节点都包含一个字符
- 从根节点到某一节点。路径上经过的字符连接起来，就是该节点对应的字符串
- 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同
2.1.3.应用场景
- 典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串(不仅限于字符串)，经常被搜索引擎系统用于文本词频统计
2.1.4.优点
- 利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度的减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高
2.1.5.代码
-
Python 字典(Dictionary) ——setdefault()方法
-
Python 字典 setdefault() 函数和 get()方法 类似, 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。
dict.setdefault(key, default=None)
class Trie:
def __init__(self):
self.root = {}
self.end = -1
def insert(self, word):
'''从根节点遍历单词，char by char，、
如果不存在则新增最后加上一个单词结束标志'''
curNode = self.root
for c in word:
if not c in curNode:
curNode[c] = {}
curNode = curNode[c]
curNode[self.end] = True
def search(self, word):
'''查找word是否在树中'''
curNode = self.root
for c in word:
if not c in curNode:
return False
curNode = curNode[c]
#找到结尾
if not self.end in curNode:
return False
return True
def startsWith(self, prefix):
'''前字符'''
curNode = self.root
for c in prefix:
if not c in curNode:
return False
curNode = curNode[c]
return True
if __name__ == '__main__':
trie = Trie()
trie.insert("something")
trie.insert("somebody")
trie.insert("somebody3")
print(trie.search("key"))
print(trie.search("somebody3"))
print(trie.startsWith('some'))
2.2实现朴素的字符串匹配算法
朴素的字符串匹配算法
字符串匹配：
输入：原字符串和子串
输出：子串在原字符串中首次出现的位置
朴素算法（暴力搜索法）——只搜索部分
def naive_match(source, target):
'''
if target in source:
return True
else:
return False
'''
m,n = len(source),len(target)
for i in range(m-n+1): # range 不包括尾部
if source[i:i+n] == target:
return i
return False
print(naive_match('abaddfeaefe','add'))
3.对应的 LeetCode 练习题
数组
Three Sum（求三数之和）
英文版：https://leetcode.com/problems/3sum/
中文版：https://leetcode-cn.com/problems/3sum/
Majority Element（求众数）
英文版：https://leetcode.com/problems/majority-element/
中文版：https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/
Missing Positive（求缺失的第一个正数）
英文版：https://leetcode.com/problems/first-missing-positive/
中文版：https://leetcode-cn.com/problems/first-missing-positive/
字符串
Reverse String （反转字符串）
英文版：https://leetcode.com/problems/reverse-string/
中文版：https://leetcode-cn.com/problems/reverse-string/
Reverse Words in a String（翻转字符串里的单词）
英文版：https://leetcode.com/problems/reverse-words-in-a-string/
中文版：https://leetcode-cn.com/problems/reverse-words-in-a-string/
String to Integer (atoi)（字符串转换整数 (atoi)）
英文版：https://leetcode.com/problems/string-to-integer-atoi/
中文版：https://leetcode-cn.com/problems/string-to-integer-atoi/