关于hash表的一些练习题
1.前言
我在前文已经讲述了,HashTable的代码实现,这次来讲讲如何实现hash算法来写一些练习题吧
对于hash表存在的优点就是:快速搜索,高效插入和删除和快速搜索
2.习题练习
2.1返回不重复子串的最大长度
示例 1:
输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子字符串是 "abc"，所以其长度为 3。
示例 2:
输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子字符串是 "b"，所以其长度为 1。
示例 3:
输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是"wke"，所以其长度为 3。 请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke"是一个子序列，不是子串。
示例 4:
输入: s = "" 输出: 0
1.思路分析:
1.使用双指针实现,定义一个begin表示最大索引的起始位置，end记录结束位置
2.创建一个hash表键存数据,值存数据的索引
3.取出end下标的元素来判断hash表有没有,没有的话连同它的索引添加进去,如果遇到重复的调整begin为重复元素第一次出现的位置 + 1,然后重复元素的索引更新
4.在你end每走一次都取出substring(start,end + 1)这个就是每一个子串,获取出他们的最大长度即可
2.代码实现
public int lengthOfLongSubstring(String s) {
HashMap map = new HashMap<>();
int begin = 0;//记录起始位置
int maxLength = 0;//最大长度
for (int end = 0; end < s.length(); end++) {
char ch = s.charAt(end);
if (map.containsKey(ch)) {//重新调整begin
//防止begin往后走(begin前面的元素与其重复不处理 )
begin = Math.max(map.get(ch) + 1,begin);
}
//重复更新 不重复添加
map.put(ch, end);
maxLength = Math.max(maxLength, end - begin + 1);
}
return maxLength;
} 2.2 出现单词次数最多的单词
注意本题的要求: 1 . 答案是唯一的 2.并且存在禁入词
1.思路分析
1.将大串进行切割成为多个单词
2.将单词添加到map集合中，本身是key，出现次数是value,并且避免禁用词加入
3.在map集合找到value最大的,返回它对应的key即可
4.在每次添加到hash表的时候,判断是否为禁用词,即可舍弃禁用词
2.代码实现
1.普通代码
public String mostCommonWord(String s, String[] banned){
String[] s1 = s.toLowerCase().split("[^a-zA-Z]+");//排除单词字符就是分隔符
HashMap map = new HashMap();
//因为需要用到contains()方法所以需要转换为set集合
Set set = Arrays.stream(banned).collect(Collectors.toSet());
for (String s2 : s1) {
if (map.containsKey(s2)){
map.put(s2,1);
}else {
Integer value = map.get(s2);
value++;
map.put(s2,value);
}
}
Optional> max = map.entrySet().stream()
.max(Map.Entry.comparingByValue());
return max.map(Map.Entry::getKey).orElse(null);
//这样也可以
// Integer value = map.get(s2);
// if (value == null){
// value = 0;
// }
// map.put(s2,value + 1); 2.stream流进行优化
public String mostCommonWord(String s, String[] banned){
String[] s1 = s.toLowerCase().split("[^a-zA-Z]+");//排除单词字符就是分隔符
HashMap map = new HashMap();
//因为需要用到contains()方法所以需要转换为set集合
Set set = Arrays.stream(banned).collect(Collectors.toSet());
for (String s2 : s1) {
// //lambda表达式实现
if (!set.contains(s2)) map.compute(s2, ( k, v ) -> v == null ? 1 : v + 1);
}
Optional> max = map.entrySet().stream()
.max(Map.Entry.comparingByValue());
return max.map(Map.Entry::getKey).orElse(null); 3.优化分析
stream流和正则表达式会时间复杂度高
这个实现不使用 Stream 流和正则表达式，而是逐个字符检查输入字符串 s 的每个字符。
一旦遇到非字母字符，我们将当前的单词（由连续的字母字符组成）检查是否在 bannedSet 中，
如果不在，则更新该单词的出现次数并比较是否为最常见的单词。
通过避免使用正则表达式的 split() 方法以及通过字符级别的处理，可以降低时间复杂度。
然而，这种实现方式可能会稍微增加代码的复杂性和可读性，因此在具体情况下需要根据实际需求进行权衡。
public String mostCommonWord2(String s, String[] banned) {
s = s.toLowerCase();
StringBuilder word = new StringBuilder();
HashMap map = new HashMap<>();
Set bannedSet = new HashSet<>(Arrays.asList(banned));
int maxCount = 0;
String mostCommonWord = "";
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
char c = s.charAt(i);
if (Character.isLetter(c)) {
word.append(c);
if (i != s.length() - 1) {
continue;
}
}
if (word.length() > 0) {
String currentWord = word.toString();
if (!bannedSet.contains(currentWord)) {
int count = map.getOrDefault(currentWord, 0) + 1;
map.put(currentWord, count);
if (count > maxCount) {
maxCount = count;
mostCommonWord = currentWord;
}
}
word = new StringBuilder();//也可以不重新创建 用word.setLength(0)来清空
}
}
return mostCommonWord;
}