leetcode刷题之哈希表的应用(1)

 

 "study hard"

作者：Mylvzi 

 文章主要内容：leetcode刷题之哈希表的应用(1) 

1.只出现一次的数字

136. Single Number - 力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/single-number/

  分析：

  核心就是在数组中找出现一次的数字，其实有很多思路，比如设计计数数组，比如使用Set不存储相同数据的特性来存储数据， 下面是用Set解题

    public int singleNumber(int[] nums) {
        Set set = new HashSet<>();
        for (int x: nums) {
            if(set.contains(x)) {
                set.remove(x);
                continue;
            }

            set.add(x);
        }

        Object[] objects = set.toArray();
        return (int)objects[0];
    }

  其实如果你对异或运算熟悉，很容易想到这是利用异或来解决单身狗问题

        public int singleNumber(int[] nums) {
                    int single = 0;
        for (int x: nums) {
            single ^= x;
        }
        
        return single;
        }

 

补充哈希表的思路：

    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map map = new HashMap<>();

        for (int x:nums) {
            map.put(x, map.getOrDefault(x,0)+1);
        }

        for (int x:nums) {
            if(map.get(x) == 1) {
                return x;
            }
        }
        
        return -1;
    }

set的天然去重是指当你插入多个相同的值的时候，只会保留一个

 

在leetcode上一共有关于他的两个题目，都可以采用hashMap的方式解决

137. 只出现一次的数字 II - 力扣（LeetCode） 

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map map = new HashMap<>();

        for (int x:nums) {
            map.put(x, map.getOrDefault(x,0)+1);
        }

        for (int x:nums) {
            if(map.get(x) == 1) {
                return x;
            }
        }
        
        return -1;
    }
}

260. 只出现一次的数字 III - 力扣（LeetCode） 

class Solution {
    public int[] singleNumber(int[] nums) {
        Map map = new HashMap<>();

        for (int x:nums) {
            map.put(x, map.getOrDefault(x,0)+1);
        }

        List list = new ArrayList<>();
    

        for (int x:nums) {
            if(map.get(x) == 1) {
                list.add(x);
            }
        }
        int[] ret = new int[2];
        for (int i = 0; i < ret.length; i++) {
            ret[i] = list.get(i);
        }

        return ret;


    }
}

 2.随机链表的复制

138. 随机链表的复制 - 力扣（LeetCode）

 

  此题的难点在于不能直接拷贝原链表，直接拷贝会发生错乱的，只能拷贝val(直接拷贝会让你新的结点指向旧的结点)，因为随机指针的存在，当我们拷贝节点时，「当前节点的随机指针指向的节点」可能还没创建，但是如果我们能建立旧结点和新节点的映射，就能很好的解决问题，所以本题使用hashMap 

代码实现：

/*
// Definition for a Node.
class Node {
    int val;
    Node next;
    Node random;

    public Node(int val) {
        this.val = val;
        this.next = null;
        this.random = null;
    }
}
*/

class Solution {
        public Node copyRandomList(Node head) {
            // return  head;
        HashMap hashMap = new HashMap();
        Node cur = head;

        while (cur != null) {
            Node newNode = new Node(cur.val);
            hashMap.put(cur,newNode);

            cur = cur.next;
        }
        
        cur = head;

        while (cur != null) {
            hashMap.get(cur).next = hashMap.get(cur.next);
            hashMap.get(cur).random = hashMap.get(cur.random);

            cur = cur.next;

        }
        
        return hashMap.get(head);
    }
}

3.宝石与石头 

 771. 宝石与石头 - 力扣（LeetCode）

  此题最容易想到的就是暴力搜索，遍历字符串stone,遇到的每个字符都再去和jewels一一比较，但这样时间复杂度过高，有没有其他方法呢？

  使用set，先将jewels中的所有字符存储，再去遍历stones字符串，去判断set中是否包含对应的字符

代码实现

class Solution {
    public int numJewelsInStones(String jewels, String stones) {
        // 思路1：暴力搜索
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < stones.length(); i++) {
            char ch = stones.charAt(i);
            for (int j = 0; j < jewels.length(); j++) {
                if (jewels.charAt(j) == ch) {
                    cnt++;
                }
            }
        }
        
        return cnt;

        // 思路2：使用set
    
        Set set = new HashSet<>();
        for (int i = 0; i < jewels.length(); i++) {
            set.add(jewels.charAt(i));
        }
        
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < stones.length(); i++) {
            if(set.contains(stones.charAt(i))) {
                cnt++;
            }
        }
        
        return cnt;
    }
}

实际上这两种方式的时间复杂度相同((￣▽￣)") 

 当然还有大佬提供了一种"位运算的思路"

class Solution {
public:
    int numJewelsInStones(string jewels, string stones) {
        long long mask = 0;
        for (char c: jewels)
            mask |= 1LL << (c & 63);
        int ans = 0;
        for (char c: stones)
            ans += mask >> (c & 63) & 1;
        return ans;
    }
};

参考大佬链接：

分享｜从集合论到位运算，常见位运算技巧分类总结！ - 力扣（LeetCode）

4.前k个高频词

https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-words/submissions/

代码实现：
 

class Solution {
    public List topKFrequent(String[] words, int k) {
    
        // 1.使用Map存储的单词--次数的映射关系  不涉及下标的使用foreach循环更快
        Map map = new TreeMap<>();
        for (String word:words) {
            if (map.get(word) == null) {// 未被插入
                map.put(word,1);
            }else {
                int val = map.get(word);
                map.put(word,val+1);
            }
        }

        // 2.建立小根堆 top-k问题（频率从高到低）  这里使用了匿名内部类   是通过Comparator这个接口实现的  需要重写compare方法
        PriorityQueue> minheap = new PriorityQueue<>(new Comparator>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry o1, Map.Entry o2) {
                                // 频率相同  要根据字母顺序建立大根堆  输出的时候是要字母顺序小的在前  插入的时候虽然也是字母顺序小的进入 但是再一反转  字母顺序大的就跑前面了
                if(o2.getValue().compareTo(o1.getValue()) == 0) {
                    return o2.getKey().compareTo(o1.getKey());
                }
                return o1.getValue() - o2.getValue();
            }
        });

        // 3.遍历map  在queue中存储数据
        for (Map.Entry entry: map.entrySet()) {
            // 堆排  现存前k个
            if(minheap.size() < k) {
                // 这里也有可能出现频率相同的数据  插入的时候要去判断字母顺序

                minheap.add(entry);
            }else {
                Map.Entry top = minheap.peek();
                // 频率i相同  还要进一步判断字母顺序  字母顺序小的进来
                if(top.getValue().compareTo(entry.getValue()) == 0) {
                    if (top.getKey().compareTo(entry.getKey()) > 0) {
                        minheap.poll();
                        minheap.offer(entry);
                    }
                }else {// 频率不同  频率大的进来
                    if(top.getValue().compareTo(entry.getValue()) < 0) {
                        minheap.poll();
                        minheap.offer(entry);
                    }
                }
            }
        }

        List ret = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            ret.add(minheap.poll().getKey());
        }

        Collections.reverse(ret);

        return ret;


    }
}

另一种更简单的写法：将所有的比较逻辑使用匿名内部类和三目运算符解决

    public List topKFrequent(String[] words, int k) {
        Map cnt = new HashMap();
        for (String word : words) {
            cnt.put(word, cnt.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }
        List rec = new ArrayList();
        for (Map.Entry entry : cnt.entrySet()) {
            rec.add(entry.getKey());
        }
        
        // 排序的逻辑也很简单  谨记频率的大小是优先  频率相同再去考虑字母顺序
        // 先看频率是否相同  不同 直接返回频率的差值  i相同比较字典序
        Collections.sort(rec, new Comparator() {
            public int compare(String word1, String word2) {
                return cnt.get(word1) == cnt.get(word2) ? word1.compareTo(word2) : cnt.get(word2) - cnt.get(word1);
            }
        });
        return rec.subList(0, k);
    }