题目
给你一个在 X-Y 平面上的点构成的数据流。设计一个满足下述要求的算法：
- 添加 一个在数据流中的新点到某个数据结构中。可以添加 重复 的点，并会视作不同的点进行处理。
给你一个查询点，请你从数据结构中选出三个点，使这三个点和查询点一同构成一个 面积为正 的 轴对齐正方形 ，统计 - 满足该要求的方案数目。
轴对齐正方形 是一个正方形，除四条边长度相同外，还满足每条边都与 x-轴 或 y-轴 平行或垂直。
实现 DetectSquares 类：
- DetectSquares() 使用空数据结构初始化对象
- void add(int[] point) 向数据结构添加一个新的点 point = [x, y]
- int count(int[] point) 统计按上述方式与点 point = [x, y] 共同构造 轴对齐正方形 的方案数。
示例：
输入： ["DetectSquares", "add", "add", "add", "count", "count", "add", "count"] [[], [[3, 10]], [[11, 2]], [[3, 2]], [[11, 10]], [[14, 8]], [[11, 2]], [[11, 10]]] 输出： [null, null, null, null, 1, 0, null, 2] 解释： DetectSquares detectSquares = new DetectSquares(); detectSquares.add([3, 10]); detectSquares.add([11, 2]); detectSquares.add([3, 2]); detectSquares.count([11, 10]); // 返回 1 。你可以选择： // - 第一个，第二个，和第三个点 detectSquares.count([14, 8]); // 返回 0 。查询点无法与数据结构中的这些点构成正方形。 detectSquares.add([11, 2]); // 允许添加重复的点。 detectSquares.count([11, 10]); // 返回 2 。你可以选择： // - 第一个，第二个，和第三个点 // - 第一个，第三个，和第四个点
解题
方法一：哈希表
class DetectSquares { public: unordered_map<int,unordered_map<int,int>> cnt; DetectSquares() { } void add(vector<int> point) { int x=point[0],y=point[1]; cnt[y][x]++; } int count(vector<int> point) { int res=0; int x=point[0],y=point[1]; if(!cnt.count(y)){ return 0; } unordered_map<int,int> yCnt=cnt[y]; for(auto&[col,colCnt]:cnt){ if(col!=y){ int d=col-y;// 根据对称性，这里可以不用取绝对值(后续用到+d和-d) res+=colCnt[x]*colCnt[x+d]*yCnt[x+d]; res+=colCnt[x]*colCnt[x-d]*yCnt[x-d]; // res += (colCnt.count(x) ? colCnt[x] : 0) * (yCnt.count(x + d) ? yCnt[x + d] : 0) * // (colCnt.count(x + d)? colCnt[x + d] : 0); // res += (colCnt.count(x) ? colCnt[x] : 0) * (yCnt.count(x - d) ? yCnt[x - d] : 0) * // (colCnt.count(x - d) ? colCnt[x - d] : 0); } } return res; } };
注意：使用colCnt.count(x) ? colCnt[x] : 0 速度比 colCnt[x]快
