【算法系列篇】哈希表

简介: 【算法系列篇】哈希表

c30d422e1f374d12a781ec283de90841.png9281f13070534cd5bacba4b55d979b24.gif

前言

哈希表(Hash Table)是一种依赖哈希函数组织数据,以达到常数级别时间复杂度,插入和搜索都非常高效的数据结构。它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。哈希表在查询数据方面有着突出的优势。那么今天我将为大家分享关于哈希表方面的算法。

1. 两数之和

https://leetcode.cn/problems/two-sum/?envType=list&envId=9Lulrn6r

1.1 题目要求

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例 1:

输入:nums = [2,7,11,15], target = 9
输出:[0,1]
解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9 ,返回 [0, 1] 。

示例 2:

输入:nums = [3,2,4], target = 6
输出:[1,2]

示例 3:

输入:nums = [3,3], target = 6
输出:[0,1]

提示:

2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案


class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    }
}

1.2 做题思路

这道题目的要求很简单,就是在数组中查找两个和为 target 的数。使用暴力解法就是列举出数组中任意两个数的组合,看它们的和是否等于target,暴力解法的时间复杂度为 O(N*2) 。

既然是查询的话,我们就可以用到哈希表这个数据结构来降低时间复杂度。使用哈希表只需要遍历一遍数组,当遍历到一个数的时候,就看哈希表中是否存在一个数等于 target - nums[i] 如果有则返回当前这个数的下标和哈希表中存储的 target - num[i] 的下标;如果不存在,则将该位置的数作为 key 值,该位置的下标作为 value 值存放进哈希表中。

1.3 Java代码实现

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
      //创建出一个哈希表
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int t = target - nums[i];
            if (map.containsKey(t)) return new int[]{i, map.get(t)};
            map.put(nums[i], i);
        }
        return new int[]{-1,-1};
    }
}

2. 判断是否为字符重排

https://leetcode.cn/problems/check-permutation-lcci/?envType=list&envId=9Lulrn6r

2.1 题目要求

给定两个由小写字母组成的字符串 s1 和 s2,请编写一个程序,确定其中一个字符串的字符重新排列后,能否变成另一个字符串。

示例 1:

输入: s1 = "abc", s2 = "bca"
输出: true 

示例 2:

输入: s1 = "abc", s2 = "bad"
输出: false

说明:

0 <= len(s1) <= 100 
0 <= len(s2) <= 100
class Solution {
    public boolean CheckPermutation(String s1, String s2) {
    }
}

2.2 做题思路

判断是否为字符重排的方法就是看字符串 str2 中的字符是否都包含且只包含字符串 str1 中的字符,要想判断字符串 str2 中的字符是否存在于字符串 str1 中且数量一样,就可以用到哈希表来作为存储的容器。先遍历一遍字符串 str1,将字符串 str1 中遇到的字符以及字符出现的次数存储下来,然后在遍历字符串 str2 中的每个字符的时候就看哈希表中是否存在这个字符。

2.3 Java代码实现

class Solution {
    public boolean CheckPermutation(String s1, String s2) {
        int len1 = s1.length();
        int len2 = s2.length();
        //当两个字符串长度不相同的时候可以直接返回
        if (len1 != len2) return false;
        //这里使用数组模拟出哈希表是因为题目中给出了字符串中的字符都是小写字母
        //字符的范围给了,数组的存储和读取速度相较于哈希表速度更快
        int[] hash = new int[26];
        for (int i = 0; i < len1; i++) {
            hash[s1.charAt(i) - 'a']++;
        }
        for (int i = 0; i < len2; i++) {
            if (--hash[s2.charAt(i) - 'a'] < 0) return false;
        }
        return true;
    }
}

3. 存在重复元素

https://leetcode.cn/problems/contains-duplicate/?envType=list&envId=9Lulrn6r

3.1 题目要求

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
class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
    }
}

3.2 做题思路

判断数组中是否存在重复元素,我们可以也可以使用哈希表这种数据结构来判断重复。HashSet 里面保证了容器中的元素只存在一个,具有去重性。

3.3 Java代码实现

class Solution {
    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
        Set<Integer> set = new HashSet<>();
        for(int n : nums) {
            if (set.contains(n)) return true;
            set.add(n);
        }
        return false;
    }
}

4. 存在重复元素II

https://leetcode.cn/problems/contains-duplicate-ii/?envType=list&envId=9Lulrn6r

4.2 题目要求

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,判断数组中是否存在两个 不同的索引 i 和 j ,满足 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 。如果存在,返回 true ;否则,返回 false 。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,1], k = 3
输出:true

示例 2:

输入:nums = [1,0,1,1], k = 1
输出:true

示例 3:

输入:nums = [1,2,3,1,2,3], k = 2
输出:false

提示:

1 <= nums.length <= 105
-109 <= nums[i] <= 109
0 <= k <= 105
class Solution {
    public boolean containsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
    }
}

4.2 做题思路

这道题目是上面的重复元素的延展,这道题目不仅需要判断是否存在重复的元素,还需要判断这两个重复元素的下标的差值小于等于k。所以这个题目就需要用到哈希表 HashMap 这种数据结构,将某位置所表示的数字作为 key 值,该位置的下标作为 value 值存放在哈希表中。当该位置的数字在哈希表中存在的时候,就判断这两个数字的下标的差值是否小于等于k,如果小于则直接返回true,如果不小于,则需要更新哈希表中该key值的value值,因为这题目的要求是两个相等元素的下标差值小于等于k。

4.3 Java代码实现

class Solution {
    public boolean containsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if(map.containsKey(nums[i])) {
                if(i - map.get(nums[i]) <= k) return true;
            }
      //这个操作不仅可以解决第一次添加的问题,也可以解决覆盖之前key的value
            map.put(nums[i], i);
        }
        return false;
    }
}

5. 字母异位词分组

https://leetcode.cn/problems/group-anagrams/

5.1 题目要求

给你一个字符串数组,请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。

字母异位词 是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。

示例 1:

输入: strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
输出: [["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]

示例 2:

输入: strs = [""]
输出: [[""]]

示例 3:

输入: strs = ["a"]
输出: [["a"]]

提示:

1 <= strs.length <= 104
0 <= strs[i].length <= 100
strs[i] 仅包含小写字母
class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
    }
}

5.2 做题思路

这个题目的意思就是将可以构成异位词的字符串分在一组,异位词就是两个字符串都是由相同字符以及字符数量相等的字符组成的字符串。但是这个题目有很多组的异位词,我们遍历字符串的时候又该如何判断该字符串属于哪一个组呢?难道要在遍历一遍哈希表吗,这样时间复杂度也会很高,所以我们不使用这个方法。

这道题的思路是,将字符串经过 ASCII 码排序之后作为key值存放在哈希表中,然后哈希表的value值是一个链表,用来存储同一组异位词,当遍历字符串的时候也是将该字符串进行 ASCII 码排序之后将这个字符串放入指定的key-value中。

5.3 Java代码实现

class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
        for(String s : strs) {
          //将字符串转换为字符数组之后进行排序,然后再转换为字符串
            char[] tmp = s.toCharArray();
            Arrays.sort(tmp);
            String key = new String(tmp);
      //如果哈希表中不存在key值,则需要先创建出key的List
            if (!map.containsKey(key)) {
                map.put(key, new ArrayList<String>());
            }
            //将该字符串添加进对应分组中
            map.get(key).add(s);
        }
        return new ArrayList(map.values());
    }
}




c30d422e1f374d12a781ec283de90841.png

相关文章
|
1月前
|
存储 监控 算法
电脑监控管理中的 C# 哈希表进程资源索引算法
哈希表凭借O(1)查询效率、动态增删性能及低内存开销,适配电脑监控系统对进程资源数据的实时索引需求。通过定制哈希函数与链地址法冲突解决,实现高效进程状态追踪与异常预警。
161 10
|
1月前
|
存储 算法 安全
控制局域网电脑上网的 PHP 哈希表 IP 黑名单过滤算法
本文设计基于哈希表的IP黑名单过滤算法,利用O(1)快速查找特性,实现局域网电脑上网的高效管控。通过PHP关联数组构建黑名单,支持实时拦截、动态增删与自动过期清理,适用于50-500台终端场景,显著降低网络延迟,提升管控灵活性与响应速度。
85 8
|
6月前
|
存储 监控 算法
基于 C++ 哈希表算法实现局域网监控电脑屏幕的数据加速机制研究
企业网络安全与办公管理需求日益复杂的学术语境下,局域网监控电脑屏幕作为保障信息安全、规范员工操作的重要手段,已然成为网络安全领域的关键研究对象。其作用类似网络空间中的 “电子眼”,实时捕获每台电脑屏幕上的操作动态。然而,面对海量监控数据,实现高效数据存储与快速检索,已成为提升监控系统性能的核心挑战。本文聚焦于 C++ 语言中的哈希表算法,深入探究其如何成为局域网监控电脑屏幕数据处理的 “加速引擎”,并通过详尽的代码示例,展现其强大功能与应用价值。
162 2
|
1月前
|
存储 运维 监控
局域网网络监控软件的设备连接日志哈希表 C++ 语言算法
针对局域网监控软件日志查询效率低的问题,采用哈希表优化设备连接日志管理。通过IP哈希映射实现O(1)级增删查操作,结合链地址法解决冲突,显著提升500+设备环境下的实时处理性能,内存占用低且易于扩展,有效支撑高并发日志操作。
136 0
|
8月前
|
存储 算法 数据处理
公司局域网管理中的哈希表查找优化 C++ 算法探究
在数字化办公环境中,公司局域网管理至关重要。哈希表作为一种高效的数据结构,通过哈希函数将关键值(如IP地址、账号)映射到数组索引,实现快速的插入、删除与查找操作。例如,在员工登录验证和设备信息管理中,哈希表能显著提升效率,避免传统线性查找的低效问题。本文以C++为例,展示了哈希表在局域网管理中的具体应用,包括设备MAC地址与IP分配的存储与查询,并探讨了优化哈希函数和扩容策略,确保网络管理高效准确。
|
10月前
|
存储 算法 安全
探究‘公司禁用 U 盘’背后的哈希表算法与 Java 实现
在数字化办公时代,信息安全至关重要。许多公司采取“禁用U盘”策略,利用哈希表算法高效管理外接设备的接入权限。哈希表通过哈希函数将设备标识映射到数组索引,快速判断U盘是否授权。例如,公司预先将允许的U盘标识存入哈希表,新设备接入时迅速验证,未授权则禁止传输并报警。这有效防止恶意软件和数据泄露,保障企业信息安全。 代码示例展示了如何用Java实现简单的哈希表,模拟公司U盘管控场景。哈希表不仅用于设备管理,还在文件索引、用户权限等多方面助力信息安全防线的构建,为企业数字化进程保驾护航。
|
7月前
|
存储 监控 算法
员工行为监控软件中的 Go 语言哈希表算法:理论、实现与分析
当代企业管理体系中,员工行为监控软件已逐步成为维护企业信息安全、提升工作效能的关键工具。这类软件能够实时记录员工操作行为,为企业管理者提供数据驱动的决策依据。其核心支撑技术在于数据结构与算法的精妙运用。本文聚焦于 Go 语言中的哈希表算法,深入探究其在员工行为监控软件中的应用逻辑与实现机制。
193 14
|
7月前
|
存储 监控 算法
基于 Python 哈希表算法的局域网网络监控工具:实现高效数据管理的核心技术
在当下数字化办公的环境中,局域网网络监控工具已成为保障企业网络安全、确保其高效运行的核心手段。此类工具通过对网络数据的收集、分析与管理,赋予企业实时洞察网络活动的能力。而在其运行机制背后,数据结构与算法发挥着关键作用。本文聚焦于 PHP 语言中的哈希表算法,深入探究其在局域网网络监控工具中的应用方式及所具备的优势。
255 7
|
7月前
|
存储 监控 算法
基于 C++ 哈希表算法的局域网如何监控电脑技术解析
当代数字化办公与生活环境中,局域网的广泛应用极大地提升了信息交互的效率与便捷性。然而,出于网络安全管理、资源合理分配以及合规性要求等多方面的考量,对局域网内计算机进行有效监控成为一项至关重要的任务。实现局域网内计算机监控,涉及多种数据结构与算法的运用。本文聚焦于 C++ 编程语言中的哈希表算法,深入探讨其在局域网计算机监控场景中的应用,并通过详尽的代码示例进行阐释。
164 4
|
7月前
|
存储 监控 算法
单位电脑监控软件中 PHP 哈希表算法的深度剖析与理论探究
数字化办公的时代背景下,单位电脑监控软件已成为企业维护信息安全、提升工作效率的关键工具。此类软件可全面监测员工的电脑操作行为,收集海量数据,故而高效管理和处理这些数据显得尤为重要。数据结构与算法在此过程中发挥着核心作用。本文将聚焦于哈希表这一在单位电脑监控软件中广泛应用的数据结构,并通过 PHP 语言实现相关功能,为优化单位电脑监控软件提供技术支持。
138 3

热门文章

最新文章