数据结构 之map/set练习

1. 只出现一次的数字

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算法原理：

这里这需要使用一个哈希表
把所有的元素放入到哈希表中，因为哈希表中不能放入重复的元素

代码：

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
        for(int x : nums) {
            if(!set.contains(x)) {
                set.add(x);
            }else {
                set.remove(x);
            }
        }

        for(int x : nums) {
            if(set.contains(x)) {
                return x;
            }
        }
        return -1;
    }
}

2. 随机链表的复制

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算法原理：

我们刚看到题一定很懵，但是我们可以画图来看一下，什么叫做复制链表

两个链表的结构完全一样，但是值不一样
所以我们现在就是看，如何让第二个链表和第一个链表展现出来一样的东西

这个时候我们需要一个哈希表，来把新节点和老节点放入进去
这样我们在new 新的节点的时候，就可以通过一一对应的关系，把老节点对应的关系展现出来

这个时候
map.get(cur).next = map.get(cur.next)
map.get(cur).random = map.get(cur.random)

代码：

public Node copyRandomList(Node head) {
        HashMap<Node,Node> map = new HashMap<>();
        Node cur = head;
        while (cur != null) {
            Node node = new Node(cur.val);
            map.put(cur,node);
            cur = cur.next;
        }

        cur = head;
        while (cur != null) {
            map.get(cur).next = map.get(cur.next);
            map.get(cur).random = map.get(cur.random);
            cur = cur.next;
        }

        return map.get(head);
    }

3. 宝石与石头

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算法原理：

先把宝石放到哈希表中
再遍历石头，如果哈希表中有这个字母
计数器++
最后返回计数器的值

代码：

public int numJewelsInStones(String jewels, String stones) {
        int count = 0;
        HashSet<Character> set = new HashSet<>();
        for (char ch : jewels.toCharArray()) {
            set.add(ch);
        }

        for (char ch : stones.toCharArray()) {
            if (set.contains(ch)) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }

4. 坏键盘打字

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算法原理：

要求的输出，只输出大写，并且只输出一次
这个时候，我们先把输入的那一行字母放入到哈希表中
然后再new 一个哈希表
经过对比之后，再把坏键盘的字母放入到哈希表中
这样第二个哈希表中的就是要求的值

代码：

	public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        while (in.hasNextLine()) {
            String str1= in.nextLine();
            String str2= in.nextLine();
            func(str1,str2);
        }
    }

    private static void func(String str1,String str2) {
        HashSet<Character> set = new HashSet<>();
        for (char ch : str2.toUpperCase().toCharArray()) {
            set.add(ch);//把可以输出的键都放入了哈希表
        }

        HashSet<Character> set2 = new HashSet<>();

        for (char ch : str1.toUpperCase().toCharArray()) {
            if (!set.contains(ch) && !set2.contains(ch)) {
                System.out.print(ch);
                set2.add(ch);
            }
        }
    }

5. 前K个高频单词

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算法原理：

1. 先统计单词出现的次数
2. 建立小根堆,指定比较的方式
3. 遍历map 调整优先级队列

注意在建立小根堆的时候需要考虑到前三个单词次数一样的情况下，需要用大根堆来排序

代码：

public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {

        //1.统计每个单词出现的次数
        Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            if (map.get(word) == null) {
                map.put(word,1);
            }else {
                int val = map.get(word);
                map.put(word,val+1);
            }
        }

        //2.建立小根堆,指定比较的方式
        PriorityQueue<Map.Entry<String,Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>
                (new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {

                if (o1.getValue().compareTo(o2.getValue()) == 0) {
                    //按照字母顺序建立大根堆
                    return o2.getKey().compareTo(o1.getKey());
                }

                return o1.getValue() - o2.getValue();
            }
        });

        //3.遍历map 调整优先级队列
        for (Map.Entry<String,Integer> entry : map.entrySet()) {
            if (minHeap.size() < k) {
                minHeap.offer(entry);
            }else {
                Map.Entry<String,Integer> top = minHeap.peek();
                //如果当前频率相同
                if (top.getValue().equals(entry.getValue())){
                    //字母顺序小的进来
                    if (top.getKey().compareTo(entry.getKey()) > 0) {
                        minHeap.poll();
                        minHeap.offer(entry);
                    }
                }else {
                    if (top.getValue().compareTo(entry.getValue()) < 0) {
                        minHeap.poll();
                        minHeap.offer(entry);
                    }
                }
            }
        }

        List<String> ret = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            Map.Entry<String,Integer> top = minHeap.poll();
            ret.add(top.getKey());
        }

        Collections.reverse(ret);
        return ret;
    }