哈希表对字符串的高效处理

简介: 哈希表(散列表)是一种非常高效的查找数据结构,在原理上也与其他的查找不尽相同,它回避了关键字之间反复比较的繁琐,而是直接一步到位查找结果。当然,这也带来了记录之间没有任何关联的弊端。应该说,散列表对于那些查找性能要求高,记录之间关系无要求的数据有非常好的适用性。注意对散列函数的选择和处理冲突的方法。

哈希表对字符串的高效处理


       哈希表(散列表)是一种非常高效的查找数据结构,在原理上也与其他的查找不尽相同,它回避了关键字之间反复比较的繁琐,而是直接一步到位查找结果。当然,这也带来了记录之间没有任何关联的弊端。应该说,散列表对于那些查找性能要求高,记录之间关系无要求的数据有非常好的适用性。注意对散列函数的选择和处理冲突的方法。


       Hash表是使用 O(1)时间进行数据的插入、删除和查找,但是 hash 表不保证表中数据的有序性,这样在 hash 表中查找最大数据或者最小数据的时间是 O(N) 。



/* 字符串中完成过滤重复字符的功能,


【输入】:1.常字符串;2.字符串长度;3.【out】用于输出过滤后的字符串.


【输出】:过滤后的字符串。


*/


思路1, 循环判定法。第1步,先记录字符串中第1个字符;第2步,然后从第2个字符开始,判定其和其前面的字符是否相同,不相同的话,则统计进去;相同的话则继续遍历,直到字符串末尾(遇到’\0’)。时间复杂度:O(n2)。


思路2, 哈希表过滤法。第1步,初始化一个哈希表,用以存储字符(key)及字符出现的次数;第2步,遍历哈希表,进行统计计数;第3步,输出统计次数为1及统计次数多余1的(输出1次)。时间复杂度:O(n)。


//循环判定法过滤掉重复字符


void stringFilter(const char*pInputStr, long lInputLen, char *pOutputStr)

{

      if(pInputStr== NULL || lInputLen == 0 || pOutputStr == NULL)

      {

             return;

      }

   

      intnCnt = 0;

      *pOutputStr= pInputStr[0];            //先处理第一个

      ++nCnt;

   

      intnNotEqualCnt = 0;                 //统计计数

      for(inti = 1; i < lInputLen; i++)

      {

             nNotEqualCnt= 0;

             for(intj = i-1; j >=0; j--)

             {

                    if(pInputStr[i]!= pInputStr[j])

                    {

                           ++nNotEqualCnt;

                    }

             }

         

             if(nNotEqualCnt== i)  //和前面的都不一样.

             {

                    pOutputStr[nCnt++]= pInputStr[i];

             }

         

      }//endfor

      pOutputStr[nCnt]= '\0';

}


//哈希表法过滤字符串中的重复字符


void stringFilterFast(const char*pInputStr, long lInputLen, char *pOutputStr)

{

      charrstChar = '\0';

      boolbNotRepeatFound = false;

      constunsigned int size = 256;

      unsignedint hashTable[size];

      constchar* pHashKey = pInputStr;

      intoutPutCnt = 0;

   

      if(pInputStr== NULL)

      {

             return;

      }

   

      //初始化哈希表

      for(unsignedint i = 0; i < size; i++)

      {

             hashTable[i]= 0;

      }

   

      //将pString读入到哈希表中

      while(*pHashKey!= '\0')

      {

             cout<< *pHashKey << "\t";

             hashTable[*pHashKey]++;    //统计计数

             pHashKey++;

      }    

      //读取哈希表,对只出现1次的进行存储,对出现多次的进行1次存储。

      pHashKey= pInputStr;

      while(*pHashKey!= '\0')

      {

             if((hashTable[*(pHashKey)])== 1)   //仅有一次,

             {

                    pOutputStr[outPutCnt++]= *pHashKey;

             }

             elseif((hashTable[*(pHashKey)]) > 1) // 多余一次,统计第一次

             {

                    pOutputStr[outPutCnt++]= *pHashKey;

                    hashTable[*(pHashKey)]= 0;

             }

             pHashKey++;

      }

      pOutputStr[outPutCnt]= '\0';

}

int main()

{

      constchar* strSrc = "desdefedeffdsswwwwwwwwwwdd";//"desdefedeffdssw";

      char*strRst =new char[strlen(strSrc)+1];

      stringFilter(strSrc,strlen(strSrc), strRst);

      cout<< strRst << endl;

      if (NULL != strRst){  delete[] strRst;  strRst = NULL;}      return 0;

}




//哈希表法查找字符串中第一个不重复的字符


【功能】:查找字符串中第一个不重复的字符。


【输入】:字符串。


【输出】:第一个不重复的字符。


时间复杂度O(n),思路类似于上面的哈希表过滤法。


char FirstNotRepeatingChar(constchar* pString)

{

      charrstChar = '\0';

      boolbNotRepeatFound = false;

      constunsigned int size = 256;

      unsignedchar hashTable[size];

      constchar* pHashKey = pString;

      if(pString== NULL)

      {

             returnrstChar;

      }

      //初始化哈希表

      for(unsignedint i = 0; i < size; i++)

      {

             hashTable[i] = 0;

      }

   

      //将pString存入到哈希表中

      while(*pHashKey!= '\0')

      {

             hashTable[*(pHashKey++)]++;    //统计计数

      }

      //读取哈希表,找到第一个=1的字符,bNotRepeatFound用于查找。.

      pHashKey= pString;

      while(*pHashKey!= '\0')

      {

             if((hashTable[*(pHashKey)]) == 1)

             {

                    bNotRepeatFound= true;

                    rstChar= *pHashKey;

                    break;

             }

             pHashKey++;

      }

      if(bNotRepeatFound)

      {

             cout<< "The first not Repeate char is " << rstChar <<endl;

      }

      else

      {

             cout<< "The first not Repeate char is not Exist " << endl;

      }

      returnrstChar;

}

int main()

{

      constchar* strSrc = "google";

      constchar* strSrc2 = "yyy@163.com";

      constchar* strSrc3 = "aabbccddeeff";

      constchar* strsrc4 = "11111111";  

                                                                                                               

      constchar* strArray[4] = {strSrc, strSrc2, strSrc3, strsrc4};

     for(inti = 0; i < 4; i++)

     {

             FirstNotRepeatingChar(strArray[i]);

      }

      return0;

}

举一反三:【百度面试题】对于一个海量的文件中存储着不同的URL,用最小的时间复杂度去除重复的URL。可借鉴字符串处理的哈希表过滤法。不过,这里的大文件等价于之前的字符串,这里的URL等价于之前的字符。


相关文章
|
1月前
|
存储 算法 搜索推荐
【数据结构】哈希经典应用:布隆过滤器(哈希+位图)——[深度解析](9)
【数据结构】哈希经典应用:布隆过滤器(哈希+位图)——[深度解析](9)
|
27天前
|
存储 索引
DAY-2 | 哈希思想:求字符串包含的字符集合
这是一个关于代码实现的问题,主要展示了两种利用哈希思想去除字符串中重复字符的方法。第一种方法使用了`boolean[] flg`数组来标记字符是否出现过,遍历字符串时,如果字符未出现则添加到结果并标记为已出现。第二种方法使用`char[] ch`数组直接存储字符出现状态,先遍历一次字符串记录出现过的字符,再遍历一次输出未标记的字符。
18 0
|
1月前
|
算法 程序员 测试技术
【数据结构-哈希表 一】【原地哈希】:缺失的第一个正整数
【数据结构-哈希表 一】【原地哈希】:缺失的第一个正整数
39 0
|
1月前
|
算法 前端开发
705. 设计哈希集合
705. 设计哈希集合
22 0
|
1月前
|
算法
【数据结构】盘点那些经典的 [哈希面试题]【哈希切割】【位图应用】【布隆过滤器】(10)
【数据结构】盘点那些经典的 [哈希面试题]【哈希切割】【位图应用】【布隆过滤器】(10)
|
存储 算法
数据结构之哈希表以及常用哈希的算法表达(含全部代码)
数据结构之哈希表以及常用哈希的算法表达(含全部代码)
285 0
数据结构之哈希表以及常用哈希的算法表达(含全部代码)
|
存储 自然语言处理 算法
哈希函数相关的比较分析
哈希函数相关的比较分析
111 0
数据结构91-字母转数字的方案
数据结构91-字母转数字的方案
30 0
数据结构91-字母转数字的方案
数据结构96-哈希化效率对比
数据结构96-哈希化效率对比
50 0
数据结构96-哈希化效率对比
|
算法
数据结构—串的概述与算法【求子串、比较、删除、插入、扩容、模式匹配】(二)
数据结构—串的概述与算法【求子串、比较、删除、插入、扩容、模式匹配】
284 0
数据结构—串的概述与算法【求子串、比较、删除、插入、扩容、模式匹配】(二)