【leecode刷题】各种哈希表最全面总结----以217. 存在重复元素为例

简介: 【leecode刷题】各种哈希表最全面总结----以217. 存在重复元素为例
  • 作者:20岁爱吃必胜客(坤制作人),近十年开发经验, 跨域学习者,目前于海外某世界知名高校就读计算机相关专业。
  • 荣誉:阿里云博客专家认证、腾讯开发者社区优质创作者,在CTF省赛校赛多次取得好成绩。
  • 跨领域学习,喜欢摄影、弹吉他、咏春拳。文章深入浅出、语言风趣;爱吃必胜客社区创立者,旨在“发现美 欣赏美



⭐️题目

给你一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现 至少两次 ,返回 true ;如果数组中每个元素互不相同,返回 false 。


示例 1:

输入:nums = [1,2,3,1]

输出:true

示例 2:

输入:nums = [1,2,3,4]

输出:false

示例 3:

输入:nums = [1,1,1,3,3,4,3,2,4,2]

输出:true

提示:

1 <= nums.length <= 105

-109 <= nums[i] <= 109

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🌟题目分析

想法,脑子里没别的,我就想两重循环,最笨的方法。

两个for循环直接干出来,就像插入排序一样。

肯定超时得了~

然后想到,先排序,后前后比较,NlogN

🌟 python实现方法

python set()函数去重,如果去重后长度和原长度不同则返回Ture

变成个 集合

return len(set(nums)) != len(nums)

感觉毫无使用价值,不算是个通法

空间换时间的哈希表更通用

class Solution:
    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
        #python哈希表
        seen = collections.defaultdict(int)
        for key,value in enumerate(nums):
            seen[value]+=1
            if seen[value]>1:
                return True
        return False

enumerate

s = [1, 2, 3, 4, 5]
e = enumerate(s)
for index, value in e:
    print('%s, %s' % (index, value))
输出结果:
0, 1
1, 2
2, 3
3, 4
4, 5

默认字典defaultdict-在访问不存在的键的时候

在访问不存在的键的时候,给一个默认值,不会给异常

collections.defaultdict()函数

collections.defaultdict()函数

collections.defaultdict 空字典模块用法简介

用 defaultdict 快速实现

collections.defaultdict() 方法,可以为字典设置一个默认取值 Default(实质上是什么都没有)。该方法设置的初衷,是为了避免在引用不存在的 key 时候发生的 “KeyError” 错误。

举例:defaultdict 设置默认 value 取值为0

from collections import defaultdict
s = 'mississippimississippi'
dict = defaultdict(int)
for char in s:
    dict[char]+=1
print(dict)
defaultdict(<class 'int'>, {'m': 2, 'i': 8, 's': 8, 'p': 4})

python hash表

在平时刷题的时候经常会用到python的hash表,下面介绍下默认字典的用法。

collections.defaultdict()的使用

示例1.collections.defaultdict(list)

import collections
s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
# defaultdict
d = collections.defaultdict(list)
for k, v in s:
    d[k].append(v)
print(d.items())

输出:dict_items([(‘yellow’, [1, 3]), (‘blue’, [2, 4]), (‘red’, [1])])

示例2.collections.defaultdict(set)

import collections
s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
d = collections.defaultdict(set)
for k, v in s:
    d[k].add(v)
print(d.items())

输出:dict_items([(‘yellow’, {1, 3}), (‘blue’, {2, 4}), (‘red’, {1})])

示例3.collections.defaultdict(int)

import collections
s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
d = collections.defaultdict(set)
for k, v in s:
    d[k].add(v)
print(d.items())

输出:dict_items([(‘m’, 1), (‘i’, 4), (‘s’, 4), (‘p’, 2)])

分析

通过示例1、2、3 的输出结果可以看出,结果类型是dict字典类型,defaultdict翻译为默认字典就更好理解了。key值可自定义,value的类型与collections.defaultdict()括号中设置类型的相同,比如collections.defaultdict(list)对应的是[1, 3]、[2, 4]、[1]这样的list类型,而其值与具体操作相关,上例中对应的是相同key的value值。

所以示例明白学会了,其他的对象类型也不难理解。

拓展

python文档数据类型使用说明如下:

class collections.defaultdict([default_factory[, …]])

返回一个新的类似字典的对象。 defaultdict 是内置 dict 类的子类。它重载了一个方法并添加了一个可写的实例变量。其余的功能与 dict 类相同,此处不再重复说明。

第一个参数 default_factory 提供了一个初始值。它默认为 None 。所有的其他参数都等同与 dict 构建器中的参数对待,包括关键词参数。

defaultdict 对象除了支持 dict 的操作,还支持下面的方法作为扩展:

missing(key)

如果 default_factory 是 None , 它就升起一个 KeyError 并将 key 作为参数。

如果 default_factory 不为 None , 它就会会被调用,不带参数,为 key 提供一个默认值, 这个值和 key 作为一个对被插入到字典中,并返回。

如果调用 default_factory 升起了一个例外,这个例外就被扩散传递,不经过改变。

这个方法在查询键值失败时,会被 dict 中的 getitem() 调用。不管它是返回值或升起例外,都会被 getitem() 传递。

注意 missing() 不会 被 getitem() 以外的其他方法调用。意思就是 get() 会向正常的dict那样返回 None ,而不是使用 default_factory 。

defaultdict 支持以下实例变量:

default_factory

这个属性被 missing() 方法使用;它从构建器的第一个参数初始化,如果提供了的话,否则就是 None 。

说了半天,越看越糊涂。找的大佬的解释如下:

defaultdict

dict subclass that calls a factory function to supply missing values。

解释:defaultdict属于内建函数dict的一个子类,调用工厂函数提供缺失的值。

工厂函数又是什么呢?来自python 核心编程的解释,工厂函数看上去有点像函数, 实质上他们是类。当你调用它们时, 实际上是生成了该类型的一个实例, 就像工厂生产货物一样。

较熟悉的有:

int(), long(), float(), complex() ,str(), unicode(), basestring() ,list(), tuple() ,type(),set()

除此之外:

dict() ,bool(),frozenset(),object(),classmethod() ,staticmethod(),super(),property() ,file()

这里的defaultdict(function_factory)构建的是一个类似dictionary的对象,其中keys的值可自定义,但是values的类型,是function_factory的类实例,而且具有默认值。比如defaultdict(int)则创建一个类似dictionary对象,里面任何的values都是int的实例,而且就算是一个不存在的key, d[key] 也有一个默认值,这个默认值是int()的默认值0.

函数 int() 总是返回0,是常数函数的特殊情况。一个更快和灵活的方法是使用lambda函数,可以提供任何常量值(不只是0)。

————————————————

版权声明:本文为CSDN博主「kuangd_1992」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接:https://blog.csdn.net/kuangd_1992/article/details/127150196

🌟 set 集合本质-哈希表

python中集合 set 的介绍

Python中的集合类似于数学中的集合概念,它是一组无序、不可重复元素序列,集合用{value1,value2}创建,某种程度上可以把集合看作是没有值的字典

集合使用大括号{}框定元素,并以逗号进行分隔

a={1,3,4,1}
print(a)
{1, 3, 4}

字典和集合的创建方式通常有以下几种:

###字典的创建
d1 = {'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male'}
d2 = dict({'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male'})
d3 = dict([('name', 'jason'), ('age', 20), ('gender', 'male')])
d4 = dict(name='jason', age=20, gender='male') 
d1 == d2 == d3 ==d4
True
###集合的创建
s1 = {1, 2, 3}
s2 = set([1, 2, 3])
s1 == s2
True

🌟 C语言方法

struct hashTable{
    int key;
    UT_hash_handle hh;
};
bool containsDuplicate(int* nums, int numsSize){
     struct hashTable* set=NULL;
     for(int i=0; i<numsSize;i++){
         struct hashTable * tmp;
         HASH_FIND_INT(set,nums+i,tmp);
         if(tmp==NULL){
             tmp=malloc(sizeof(struct hashTable));
             tmp->key=nums[i];
             HASH_ADD_INT(set,key,tmp);
         }else{
             return true;
         }
     }
     return false;
}
struct hashTable {
    int key;
    UT_hash_handle hh;
};
bool containsDuplicate(int* nums, int numsSize) {
    struct hashTable* set = NULL;
    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
        struct hashTable* tmp;
        HASH_FIND_INT(set, nums + i, tmp);
        if (tmp == NULL) {
            tmp = malloc(sizeof(struct hashTable));
            tmp->key = nums[i];
            HASH_ADD_INT(set, key, tmp);
        } else {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

C语言哈希表UT_hash的使用方法详解

🌟C语言哈希表

#include "uthash.h"
struct my_struct {
    int id;                    /* key */
    char name[10];
    UT_hash_handle hh;         /*
  使此结构可哈希
  makes this structure hashable */
};
/*声明哈希为NULL指针*/
struct my_struct *users = NULL;   
 /* important! initialize to NULL */

这里我们将id作为一个索引值,也就是键值,将name作为value。

注意一定要包含UT_hash_handle hh(在之后的个别函数中可能会用到这个UT_hash_handle);hh不需要初始化,它可以命名为任何名称,一般都命名为hh。

查找元素

struct my_struct *find_user(int user_id) {    // 返回哈希结构体类型的变量
    struct my_struct *s;
    HASH_FIND_INT( users, &user_id, s ); 
     /* s: output pointer */
    return s;    // 如果存在就返回正确的地址,反之返回空地址NULL
}

在上述代码中,第一个参数users是哈希表,第二个参数是user_id的地址(一定要传递地址)函数的用法而已不必太在意原理。最后s是输出变量。当可以在哈希表中找到相应键值时s返回给定键的结构,当找不到时s返回NULL

添加元素

HASH_ADD_INT表示添加的键值为int类型  
    HASH_ADD_STR表示添加的键值为字符串类型   
    HASH_ADD_PTR表示添加的键值为指针类型   
    HASH_ADD表示添加的键值可以是任意类型
void add_user(int user_id, char *name) {
    struct my_struct *s;
    /*重复性检查,当把两个相同key值的结构体添加到哈希表中时会报错*/
    HASH_FIND_INT(users, &user_id, s);  /* id already in the hash? */
    /*只有在哈希中不存在ID的情况下,我们才创建该项目并将其添加。否则,我们只修改已经存在的结构。*/
    if (s==NULL) {
      s = (struct my_struct *)malloc(sizeof *s);    //现在才实际分配空间
      s->id = user_id;
      HASH_ADD_INT( users, id, s );  /* id: name of key field */
    }
    strcpy(s->name, name);
}

HASH_ADD_INT函数中,第一个参数users是哈希表,第二个参数id是键字段的名称。最后一个参数s是指向要添加的结构的指针

头文件怎么说

C语言头文件详解

/的意思

#ifndef 是"if not defined"的简写,是预处理功能(宏定义、文件包含、条件编译)当中的条件编译,在实际开发中可以用于做test或者不同版本的不同适配。

在vscode中可以通过json脚本的define来定义ifndef 的值,或者在通过gcc编译的时候添加上宏来进行条件编译。

ifndef 可以根据是否已经定义了一个变量来进行分支选择,其作用是:

防止头文件的重复包含和编译;
便于程序的调试和移植;

什么是万能头文件?

C++的万能头文件是:

#include <bits/stdc++.h>

它是一个包含了每一个标准库的头文件。

优点:

在算法竞赛中节约时间;

减少了编写所有必要头文件的工作量。

缺点:

不是GNU C++库的标准头文件,在部分情况下会编译失败;

包含了很多不必要的东西,会大大增加编译时间。

C++方法

class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
        set<int> set;
        for(int x:nums){
            set.insert(x);
           }
        if(set.size()!=nums.size()){
                return true;
         }
        return false;
    }
};
class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
        //排序+查
        // sort(nums.begin(),nums.end());
        // for(int i=0; i<nums.size()-1; i++){
        //     if(nums[i]==nums[i+1])
        //         return true;
        // }
        // return false;
        //哈希表方法
        unordered_set<int> s;
        for(auto x:nums){
            if(s.find(x)!= s.end()){
                return true;
            }
            s.insert(x);
        }
        return false;
    }
};
class Solution {
public:
    bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {
        //排序+查
        // sort(nums.begin(),nums.end());
        // for(int i=0; i<nums.size()-1; i++){
        //     if(nums[i]==nums[i+1])
        //         return true;
        // }
        // return false;
        //哈希表方法
        unordered_set<int> s;
        for(auto x:nums){
            if(s.find(x)== s.end()){
                s.insert(x);
            }
            else{
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

unordered_set c++哈希表

初始化

创建空的set

unordered_set<int> set1;

拷贝构造

unordered_set<int> set2(set1);

使用迭代器构造

unordered_set<int> set3(set1.begin(), set1.end());

使用数组作为其初值进行构造

unordered_set<int> set4(arr,arr+5);

移动构造

unordered_set<int> set5(move(set2));

使用处置列表进行构造

unordered_set<int> set6 {1,2,10,10};

四、unordered_set的常用内置函数

empty()函数——判断是否为空

//若容器为空,则返回 true;否则 false

set1.empty();

find()函数——查找

//查找2,找到返回迭代器,失败返回end()
set1.find(2);

count()函数——出现次数

//返回指2出现的次数,0或1
set1.count(2);

insert()函数——插入元素

//插入元素,返回pair<unordered_set<int>::iterator, bool>
set1.insert(3);
//使用initializer_list插入元素
set1.insert({1,2,3});
//指定插入位置,如果位置正确会减少插入时间,返回指向插入元素的迭代器
set1.insert(set1.end(), 4);
//使用范围迭代器插入
set1.insert(set2.begin(), set2.end());

关于insert函数的返回值:

insert()只传入单个参数(待插入元素)

会返回一个 pair 对象

这个 pair 对象包含一个迭代器,以及一个附加的布尔值用来说明插入是否成功

如果元素被插入,返回的迭代器会指向新元素

如果没有被插入,迭代器指向阻止插入的元素

auto pr = words.insert("ninety");
 // Returns a pair - an iterator & a bool value

insert()传入两个参数(迭代器+待插入元素)

可以用一个迭代器作为insert()的第一个参数,它指定了元素被插入的位置

在这种情况下,只会返回一个迭代器

auto iter = words.insert (pr.first, "nine");
 // 1st arg is a hint. Returns an iterator

insert()传入初始化列表

插入初始化表中的元素

在这种情况下,什么都没有返回

words.insert({"ten", "seven", "six"}); 
 // Inserting an initializer list

emplace()函数——插入元素(转移构造)

//使用转移构造函数添加新元素3,比insert效率高

set1.emplace(3);

erase()函数——删除元素

//删除操作,成功返回1,失败返回0
set1.erase(1);
//删除操作,成功返回下一个pair的迭代器
set1.erase(set1.find(1));
//删除set1的所有元素,返回指向end的迭代器
set1.erase(set1.begin(), set1.end());

bucket_count()函数——篮子数目

//返回容器中的篮子总数
set1.bucket_count();

bucket_size()函数——篮子中元素数目

//返回1号篮子中的元素数

set1.bucket_size(1);

bucket()函数——在哪个篮子

//元素1在哪一个篮子
set1.bucket(1);

clear()函数——清空

set1.clear();

load_factor()函数——负载因子

//负载因子,返回每个篮子元素的平均数,即size/float(bucket_count);
set1.load_factor();

rehash()函数——设置篮子数目并重新分布

//设置篮子的数量为20,并且重新rehash
set1.rehash(20);

C++ 中 set 和 unordered_set 常用语法

set 和 unordered_set 都是是不重复的集合。set 的底层通过树实现,且会自动为集合内元素按由小到大排序。unordered_set 的底层通过哈希表实现,并不会自动排序。当创建一个不需要排序的集合时应使用 unordered_set,因为哈希表对元素的查找更快。

结论:需要排序的集合用 set,不需要排序的集合用unordered_set

基于范围的for循环(C++11)

基于范围的for循环(C++11)

for 语句允许简单的范围迭代:

int my_array[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
// 每个数组元素乘于 2
for (int &x : my_array)
{
    x *= 2;
    cout << x << endl;  
}
// auto 类型也是 C++11 新标准中的,用来自动获取变量的类型
for (auto &x : my_array) {
    x *= 2;
    cout << x << endl;  
}

上面for述句的第一部分定义被用来做范围迭代的变量,就像被声明在一般for循环的变量一样,其作用域仅只于循环的范围。而在":"之后的第二区块,代表将被迭代的范围。

实例

#include<iostream>  
#include<string>  
#include<cctype>  
using namespace std;  
int main()  
{  
    string str("some string");  
    // range for 语句  
    for(auto &c : str)  
    {  
        c = toupper(c);  
    }  
    cout << str << endl;  
    return 0;  
}

上面的程序使用Range for语句遍历一个字符串,并将所有字符全部变为大写,然后输出结果为:

SOME STRING

参考自 c++ primer plus

int my_array[5] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
// 不会改变 my_array 数组中元素的值
// x 将使用 my_array 数组的副本
for (int x : my_array)
{
    x *= 2;
    cout << x << endl;
}
// 会改变 my_array 数组中元素的值
// 符号 & 表示 x 是一个引用变量,将使用 my_array 数组的原始数据
// 引用是已定义的变量的别名
for (int& x : my_array)
{
    x *= 2;
    cout << x << endl;
}
// 还可直接使用初始化列表
for (int x : { 1, 2, 3, 4, 5 })
{
    x *= 2;
    cout << x << endl;
}

C++预处理

预处理

参数宏

您可以使用 #define 来定义一个带有参数的宏,如下所示:

#include <iostream>
using namespace std;
#define MIN(a,b) (a<b ? a : b)
int main ()
{
   int i, j;
   i = 100;
   j = 30;
   cout <<"较小的值为:" << MIN(i, j) << endl;
    return 0;
}

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

较小的值为:30

条件编译

有几个指令可以用来有选择地对部分程序源代码进行编译。这个过程被称为条件编译。

条件预处理器的结构与 if 选择结构很像。请看下面这段预处理器的代码:

#ifdef NULL
   #define NULL 0
#endif

您可以只在调试时进行编译,调试开关可以使用一个宏来实现,如下所示:

#ifdef DEBUG
   cerr <<"Variable x = " << x << endl;
#endif

如果在指令 #ifdef DEBUG 之前已经定义了符号常量 DEBUG,则会对程序中的 cerr 语句进行编译。您可以使用 #if 0 语句注释掉程序的一部分,如下所示:

#if 0
   不进行编译的代码
#endif

让我们尝试下面的实例:

实例

#include <iostream>
using namespace std;
#define DEBUG
#define MIN(a,b) (((a)<(b)) ? a : b)
int main ()
{
   int i, j;
   i = 100;
   j = 30;
#ifdef DEBUG
   cerr <<"Trace: Inside main function" << endl;
#endif
#if 0
   /* 这是注释部分 */
   cout << MKSTR(HELLO C++) << endl;
#endif
   cout <<"The minimum is " << MIN(i, j) << endl;
#ifdef DEBUG
   cerr <<"Trace: Coming out of main function" << endl;
#endif
    return 0;
}

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

Trace: Inside main function
The minimum is 30
Trace: Coming out of main function

⭐️总结

数组存在重复元素,首先我们可以将数组排序,然后再遍历判断,但是这样的复杂度是 NlogN

但是,我一般会选择牺牲空间保时间,所以这里我将使用哈希表来解决,让时间复杂度为 N。

🌟 流程如下:

创建一个哈希表,然后从左往右遍历数组。

检测哈希表中是否已存在当前字符,若存在,直接返回结果,若不存在,将当前字符加入哈希表,供后续判断使用即可

🌟 我的故事

python学习之路任重而道远,要想学完说容易也容易,说难也难。 很多人说python最好学了,但扪心自问,你会用python做什么了?

刚开始在大学学习c语言,写一个飞行棋的小游戏,用dos界面来做,真是出力不讨好。 地图要自己一点一点画出来,就像这样:

================
|       |
|       |
|===============
从此讨厌编程,不想继续学下去。每次作业应付。
算法考试,数据结构考试随便背代码,只求通过。
最后呢?我学会变成了吗?只能对一些概念侃侃而谈,但真的会几行代码,能写出实用工具吗?
答案变得模糊。
所以我们要从现在开始,学好python,不要再糊弄下去!!!

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