⌈C⌋哈希表UT_hash_handle——如何将结构体类型作为key

目录

前言

一、创建结构体

二、定义哈希表指针

三、函数操作

1. HASH_ADD

2. HASH_FIND

四、运用

剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点

 两数之和

692. 前K个高频单词


前言

很早之前,在我刷leetcode的时候遇见使用哈希表的题目,我怀着好奇心去搜索,发现C语言可以用数组简单模拟(但是key值超过数组最大范围那就不行了),但是写了一篇关于简单哈希表运用的文章

 数组模拟哈希表的简单运用https://blog.csdn.net/Dusong_/article/details/127257647?spm=1001.2014.3001.5502


但是用数组仅限于key为整型(int),但是如果key是一个自定义类型,就不能用数组模拟了

头文件:

#include "uthash.h"

 uthash是一个C语言的hash表实现。它以宏定义的方式实现hash表,不仅加快了运行的速度,而且与key类型无关的优点

一、创建结构体

在使用之前需要定义这样一个结构体:

struct HashTable {
    struct ListNode *key;  /*以链表一节点为例*/
    int value;   
    UT_hash_handle hh;   
};

• hh是内部使用的hash处理句柄,在使用过程中,只需要在结构体中定义一个UT_hash_handle类型的变量即可,不需要为该句柄变量赋值,但必须在该结构体中定义该变量。
Uthash所实现的hash表中,可以通过结构体成员hh的hh.prevhh.next获取当前节点的上一个节点和下一个节点

二、定义哈希表指针

struct HashTable* hash;
hash = NULL;

三、函数操作

1. HASH_ADD

struct ListNode *node= head;
hash = (struct HashTable*)malloc(sizeof(struct HashTable));
hash->key = node;

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

hh: 可以将其理解为固定参数

hashTable: 最开始初始化的哈希表指针

key: 自定义的结构体中的key

sizeof(struct HashTable *) : 计算哈希结构体大小即一个键值对的大小

hash: 新创建的键值对,将其加入hashTable中

⌈C⌋哈希表UT_hash_handle——如何将结构体类型作为key_第1张图片

2. HASH_FIND

struct ListNode *node= head;   /*在哈希表中查找node节点*/
struct HashTable *ret = NULL;  /*用于接收函数返回的指针*/

HASH_FIND(hh, hashTable, &node, sizeof(struct HashTable *), ret);

if (ret != NULL) {
    /*已找到*/
}

&node: 该参数及作为key,在hashTable中查找这个节点,需要查找key的地址,所以需要用&。

ret: 如果查找到,则将指向这个键值对的指针返回到ret中,如果没有查找到则返回NULL;

四、运用

剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点

输入两个链表,找出它们的第一个公共节点。

如下面的两个链表

⌈C⌋哈希表UT_hash_handle——如何将结构体类型作为key_第2张图片

在节点 c1 开始相交。

特别注意:这道题中所说的相交并不能仅用两链表节点的值相等来判断,这样是错的,相交是指节点的地址相同。

直接将链表A中的所有结点存入哈希表中,在从头到尾遍历链表B,查找哈希表中对应的结点即可

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     struct ListNode *next;
 * };
 */

struct HashTable {
    struct ListNode* key;
    UT_hash_handle hh;
};
struct ListNode* getIntersectionNode(struct ListNode* headA, struct ListNode* headB) {
    struct HashTable* hashTable = NULL;
    struct ListNode* tmp = headA;
    //将链表A的结点加入哈希表
    while (tmp) {
        struct HashTable* k_v = (struct HashTable*)malloc(sizeof(struct HashTable));
        k_v->key = tmp;
        HASH_ADD(hh, hashTable, key, sizeof(struct HashTable*), k_v);
        tmp = tmp->next;
    }
    //在哈希表中查找结点
    tmp = headB;
    while (tmp) {
        struct HashTable* ret = NULL;
        HASH_FIND(hh, hashTable, &tmp, sizeof(struct HashTable*), ret);
        if (ret) {
            return tmp;
        }
        tmp = tmp->next;
    }
    return NULL;
}

 两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target  的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例 1:

输入:nums = [2,7,11,15], target = 9
输出:[0,1]
解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9 ,返回 [0, 1] 。

思路:

本题需要返回两个能凑成target的数的下标,用双指针是很容易想到的但是时间复杂度为O(n^2),

跟着代码注释走,你会发现用哈希表非常巧妙,时间复杂度为O(n);

struct HashTable {
    int key;    /*数值作为key*/
    int value;   /*数的下标作为value*/
    UT_hash_handle hh;
};

int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) {

    struct HashTable* hash = NULL;   /*创建哈希表指针*/
    int* res = (int*)malloc(sizeof(int) * 2);
    *returnSize = 2;

    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {   /*遍历整个数组*/
        struct HashTable* ret = NULL;    /*接收查找后的返回值*/
        int key = target - nums[i];     
        HASH_FIND_INT(hash, &key, ret);    /*在哈希表中查找target - nums[i]*/
        //如果没有查找到,则将nums[i]作为key加入哈希表中
        if (ret == NULL) {  
            struct HashTable* num = (struct HashTable*)malloc(sizeof(struct HashTable));
            num->key = nums[i];
            num->value = i;
            HASH_ADD_INT(hash, key, num);
        //如果找到,则找到这两个数
        } else {
            res[0] = ret->value;
            res[1] = i;
        }
    }
    return res;
}

总结下来就是,在哈希表中查找target - nums[i] 的数是否存在

692. 前K个高频单词

该题查找的是指针形式的字符串,需要用HASH_FIND_KEYPTR,形如

struct HashTable {
    char* key;
    int val;   
    UT_hash_handle hh;   
};

若key是字符数组,查找则用HASH_FIND_STR 

struct HashTable {
    char key[20];
    int val;   
    UT_hash_handle hh;   
};

leetcode传送➡️https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-words/description/?envType=study-plan&id=leetcode_75_level_1&plan=leetcode_75&plan_progress=bxag2sm

给定一个单词列表 words 和一个整数 k ,返回前 k 个出现次数最多的单词。

返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率, 按字典顺序 排序。

示例 1:

输入: words = ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2
输出: ["i", "love"]
解析: "i" 和 "love" 为出现次数最多的两个单词,均为2次。
    注意,按字母顺序 "i" 在 "love" 之前。
struct HashTable {
    char* key;
    int val;   
    UT_hash_handle hh;   
};
struct HashTable* hash;

int FindVal (struct HashTable* hash, char* s) {  //排序时,找到字符串在哈希表中对应的val
    struct HashTable* tmp = NULL;
    HASH_FIND_STR(hash, s, tmp);
    return tmp == NULL ? 0 : tmp->val;
}

int cmp(char** s1, char** s2) {
    int val1 = FindVal(hash, *s1);
    int val2 = FindVal(hash, *s2);

    if (val1 == val2) {
        return strcmp(*s1,*s2);  //出现次数相等时,按字典序排
    } else {
        return val2 -val1;    //排倒序
    }
}

char ** topKFrequent(char ** words, int wordsSize, int k, int* returnSize){
    hash = NULL;

    for (int i = 0; i < wordsSize; i++) {    //遍历words
        struct HashTable* tmp = NULL;
        HASH_FIND_STR(hash, words[i], tmp);    //查找字符串key
        if (tmp) {
            tmp-> val++;
        } else {
            struct HashTable* word = (struct HashTable*)malloc(sizeof(struct HashTable));
            word->key = words[i];
            word->val = 1;
            /*当结构体中的键值为字符串数组时,使用HASH_ADD_STR。键值为字符串指针时使用HASH_ADD_KEYPTR*/
            HASH_ADD_KEYPTR(hh, hash, word->key, strlen(word->key), word);  //添加键值对
        }
    }

    char** ret = (char**)malloc(sizeof(char*)*HASH_COUNT(hash));  //HASH_COUNT计算键值对的个数
    *returnSize = 0;

    struct HashTable* tmp = NULL;
    for (tmp = hash; tmp != NULL; tmp = tmp->hh.next) {   //遍历哈希表
        ret[(*returnSize)++] = tmp->key;
    }/*
    struct HashTable *iter, *tmp;
    HASH_ITER(hh, cnt, iter, tmp) {
        ret[(*returnSize)++] = iter->key;
    }*/

    qsort(ret, *returnSize, sizeof(char*), cmp);   //将整个数组排倒序,结果返回前k个

    *returnSize = k;
    return ret;
}

更多相关知识参考https://bbs.huaweicloud.com/blogs/342451

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