IT虾米网

【算法】哈希表

leader 2022年05月13日 编程语言 159 0

哈希表

哈希表是一种常见的数据结构,在解决算法面试题的时候经常需要用到哈希表。哈希表最大的优点是高效,在哈希表中插入、删除或查找一个元素都只需要O(1)的时间。因此,哈希表经常被用来优化时间效率。

哈希表的设计

设计哈希表的前提是待存入的元素需要一个能计算自己哈希值的函数。

哈希表最重要的特点是高效,只需要O(1)的时间就能将元素存入或读出。

  1. 插入、删除和随机访问都是O(1)的容器
设计一个数据结构,使如下3个操作的时间复杂度都是O(1)。

字段转数组不就是O(N)?

/** 
 * Initialize your data structure here. 
 */ 
var RandomizedSet = function () { 
    this.numToLocation = new Map(); 
    this.nums = [] 
}; 
 
/** 
 * Inserts a value to the set. Returns true if the set did not already contain the specified element.  
 * @param {number} val 
 * @return {boolean} 
 */ 
RandomizedSet.prototype.insert = function (val) { 
    if (this.numToLocation.has(val)) { 
        return false 
    } 
    this.numToLocation.set(val, this.nums.length); 
    this.nums.push(val); 
    return true; 
}; 
 
/** 
 * Removes a value from the set. Returns true if the set contained the specified element.  
 * @param {number} val 
 * @return {boolean} 
 */ 
RandomizedSet.prototype.remove = function (val) { 
    if (!this.numToLocation.has(val)) { 
        return false; 
    } 
    let location = this.numToLocation.get(val); 
    this.numToLocation.set(this.nums[this.nums.length - 1], location); 
    this.numToLocation.delete(val); 
    // 数组删除对应,这里是把数据最末位的元素覆盖要删除的元素,再把数组长度减1,通过这种技巧来达到时间复杂度为O(1) 
    this.nums[location] = this.nums[this.nums.length - 1]; 
    this.nums.length--; 
    return true; 
}; 
 
/** 
 * Get a random element from the set. 
 * @return {number} 
 */ 
RandomizedSet.prototype.getRandom = function () { 
    // 随机生成0到this.nums.length范围内的一个整数 
    let p = parseInt(Math.random() * this.nums.length); 
    return this.nums[p]; 
}; 
 
/** 
 * Your RandomizedSet object will be instantiated and called as such: 
 * var obj = new RandomizedSet() 
 * var param_1 = obj.insert(val) 
 * var param_2 = obj.remove(val) 
 * var param_3 = obj.getRandom() 
 */
  1. 最近最少使用缓存
请设计实现一个最近最少使用(Least Recently Used,LRU)缓存,要求如下两个操作的时间复杂度都是O(1)
/** 
 * @param {number} capacity 
 */ 
var LRUCache = function(capacity) { 
    this.cache = new Map() 
    this.capacity = capacity 
}; 
 
/**  
 * @param {number} key 
 * @return {number} 
 */ 
LRUCache.prototype.get = function(key) { 
    const { cache } = this 
    if(!cache.has(key)){ 
        return -1 
    } 
    const val = cache.get(key) 
    cache.delete(key) 
    cache.set(key, val) 
    return val 
}; 
 
/**  
 * @param {number} key  
 * @param {number} value 
 * @return {void} 
 */ 
LRUCache.prototype.put = function(key, value) { 
    const { cache, capacity } = this 
    if(cache.has(key)){ 
        cache.delete(key) 
    } 
    if(cache.size === capacity){ 
        const it = cache.keys() 
        cache.delete(it.next().value) 
    } 
    cache.set(key,value) 
}; 
 
/** 
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such: 
 * var obj = new LRUCache(capacity) 
 * var param_1 = obj.get(key) 
 * obj.put(key,value) 
 */

哈希表的应用

在算法面试中哈希表是经常被使用的数据结构,如用哈希表来记录字符串中每个字符出现的次数或每个字符出现的位置。

    1. 有效的变位词
给定两个字符串s和t,请判断它们是不是一组变位词。在一组变位词中,它们中的字符及每个字符出现的次数都相同,但字符的顺序不能相同。例如,"anagram"和"nagaram"就是一组变位词。

只考虑英文字母,则用数组模拟哈希表

/** 
 * @param {string} s 
 * @param {string} t 
 * @return {boolean} 
 */ 
var isAnagram = function (str1, str2) { 
    if (str1.length !== str2.length) return false; 
    if(str1 === str2) return false 
     
    let counts = new Array(26).fill(0) 
    for (let ch of str1) { 
        counts[ch.charCodeAt() - 97]++ 
    } 
 
    for (let ch of str2) { 
        if (counts[ch.charCodeAt() - 97] == 0) return false 
        counts[ch.charCodeAt() - 97]-- 
    } 
    return true 
};

如果考虑非英文字母,则用真正的哈希表HashMap

var isAnagram = function(str1, str2) { 
  if(str1.length !== str2.length) return false; 
  const map = new Map() 
 
  for(let ch of str1) { 
    map.set(ch, (map.get(ch) || 0) + 1) 
  } 
 
  for(let ch of str2) { 
    if(!map.get(str2)) return false; 
    map.set(ch, (map.get(ch) || 0) - 1) 
  } 
 
  return true 
}
    1. 变位词组
题目:给定一组单词,请将它们按照变位词分组。例如,输入一组单词["eat","tea","tan","ate","nat","bat"],这组单词可以分成3组,分别是["eat","tea","ate"]、["tan","nat"]和["bat"]。假设单词中只包含英文小写字母。
/** 
 * @param {string[]} strs 
 * @return {string[][]} 
 */ 
var groupAnagrams = function (strs) { 
    var map = new Map(); 
    strs.forEach((str) => { 
        const key = str.split('').sort().join('') 
        const val = (map.get(key) || []) 
        val.push(str) 
        map.set(key, val) 
    }) 
    const result = []; 
    for (let value of map.values()) { 
        result.push(value); 
    } 
 
    return result 
};
    1. 外星语言是否排序
题目:有一门外星语言,它的字母表刚好包含所有的英文小写字母,只是字母表的顺序不同。给定一组单词和字母表顺序,请判断这些单词是否按照字母表的顺序排序。例如,输入一组单词["offer","is","coming"],以及字母表顺序"zyxwvutsrqponmlkjihgfedcba",由于字母'o'在字母表中位于'i'的前面,因此单词"offer"排在"is"的前面;同样,由于字母'i'在字母表中位于'c'的前面,因此单词"is"排在"coming"的前面。因此,这一组单词是按照字母表顺序排序的,应该输出true。

我想到的是过滤,然后比较,但觉得不对,没有考虑了重复

var isAlienSorted = function(words, order) { 
    const dict = {} 
    for(let i = 0; i < order.length; i++) dict[order[i]] = i 
    words = words.map((word) => { 
        return word.split('').reduce((res, w) => { 
            return res + String.fromCharCode(97 + dict[w]) 
        }, '') 
    }) 
    for(let i = 1; i < words.length; i++){ 
        if(words[i] < words[i - 1]) return false 
    } 
    return true 
};
    1. 最小时间差
题目:给定一组范围在00:00至23:59的时间,求任意两个时间之间的最小时间差。例如,输入时间数组["23:50","23:59","00:00"],"23:59"和"00:00"之间只有1分钟的间隔,是最小的时间差。
/** 
 * @param {string[]} timePoints 
 * @return {number} 
 */ 
var findMinDifference = function(timePoints) { 
    if (timePoints.length > 1440 || new Set(timePoints).size < timePoints.length) return 0; 
    if (timePoints.length > 720) return 1; 
 
    const times = timePoints.map(p => p.split(':').reduce((a, c, i) => a + (+c) * (i ? 1 : 60), 0)); 
    times.sort((a, b) => a - b).push(1440 + times[0]); 
 
    return times.reduce((a, c, i) => i ? Math.min(a, c - times[i - 1]) : a, 1440); 
};

总结

在解决算法面试题时,哈希表是经常被使用的工具,用来记录字符串中字母出现的次数、字符串中字符出现的位置等信息。

如果哈希表的键的数目是固定的,并且数目不太大,那么也可以用数组来模拟哈希表,数组的下标对应哈希表的键,而数组的值与哈希表的值对应。


评论关闭
IT虾米网

微信公众号号:IT虾米 (左侧二维码扫一扫)欢迎添加!

html的事件的捕获和冒泡