C++算法题 - 哈希表

目录

  • 383. 赎金信
  • 205. 同构字符串
  • 290. 单词规律
  • 242. 有效的字母异位词
  • 49. 字母异位词分组
  • 1. 两数之和
  • 202. 快乐数
  • 219. 存在重复元素Ⅱ
  • 128. 最长连续序列

383. 赎金信

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给你两个字符串:ransomNotemagazine ,判断 ransomNote 能不能由 magazine 里面的字符构成。

如果可以,返回 true ;否则返回 false

magazine 中的每个字符只能在 ransomNote 中使用一次。

示例 1
输入:ransomNote = “a”, magazine = “b”
输出:false

示例 2
输入:ransomNote = “aa”, magazine = “ab”
输出:false

示例 3
输入:ransomNote = “aa”, magazine = “aab”
输出:true

提示
1 <= ransomNote.length, magazine.length <= 10^5
ransomNotemagazine 由小写英文字母组成


思路:用哈希表

class Solution {
private:
    unordered_map<char, int> hash;
public:
    bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {
        int n = ransomNote.size(), m = magazine.size();
        init_hash(magazine);
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(!delete_hash(ransomNote[i])){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    void init_hash(string s){
        int n = s.size();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(hash.find(s[i]) == hash.end()){
                hash[s[i]] = 1;
            }else{
                hash[s[i]] ++;
            }
        }
    }
    bool delete_hash(char c){
        if(hash.find(c) != hash.end()){
            if(hash[c] > 1){
                hash[c] --;
            }else{
                hash.erase(c);
            }
            return true;
        }
        return false;
    }
};

思路:思路差不多,用数组,但是时间快一点,空间节省一点
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {
        int n = ransomNote.size(), m = magazine.size();
        int find[26] = {0};
        for(int i = 0; i < m; i++){
            int num = magazine[i] - 'a';
            find[num] ++;
        }
        for(int i = 0; i < n ; i++){
            if(!delete_find(find, ransomNote[i])){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    bool delete_find(int find[], char c){
        int num = c - 'a';
        if(find[num] > 0){
            find[num] --;
            return true;
        }
        return false;
    }
};

205. 同构字符串

LeetCode_link


给定两个字符串 st ,判断它们是否是同构的。

如果 s 中的字符可以按某种映射关系替换得到 t ,那么这两个字符串是同构的。

每个出现的字符都应当映射到另一个字符,同时不改变字符的顺序。不同字符不能映射到同一个字符上,相同字符只能映射到同一个字符上,字符可以映射到自己本身。

示例 1:
输入:s = “egg”, t = “add”
输出:true

示例 2:
输入:s = “foo”, t = “bar”
输出:false

示例 3:
输入:s = “paper”, t = “title”
输出:true

提示:
1 <= s.length <= 5 * 10^4
t.length == s.length
st 由任意有效的 ASCII 字符组成


思路:用哈希表正反映射,因为key是唯一的,但是value不是,所以需要前后两遍。防止"aab""aaa"在单向的时候也会映射成功。

class Solution {
private:
    unordered_map<char, char> hash;
public:
    bool isIsomorphic(string s, string t) {
        int n = s.size();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(hash.find(s[i]) == hash.end()){
                hash[s[i]] = t[i];
            }else{
                if(hash[s[i]] != t[i]){
                    return false;
                }
            }
        }
        hash.clear();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(hash.find(t[i]) == hash.end()){
                hash[t[i]] = s[i];
            }else{
                if(hash[t[i]] != s[i]){
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }
};

290. 单词规律

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给定一种规律 pattern 和一个字符串 s ,判断 s 是否遵循相同的规律。

这里的 遵循 指完全匹配,例如, pattern 里的每个字母和字符串 s 中的每个非空单词之间存在着双向连接的对应规律。

示例1:
输入: pattern = “abba”, s = “dog cat cat dog”
输出: true

示例 2:
输入:pattern = “abba”, s = “dog cat cat fish”
输出: false

示例 3:
输入: pattern = “aaaa”, s = “dog cat cat dog”
输出: false

提示:
1 <= pattern.length <= 300
pattern 只包含小写英文字母
1 <= s.length <= 3000
s 只包含小写英文字母和 ' '
s 不包含 任何前导或尾随对空格
s 中每个单词都被 单个空格 分隔


思路:和上题一样,只不过不能使用同一个哈希表了,因为两侧的数据类型不一样

class Solution {
private:
    unordered_map<char, string> hash_cs;
    unordered_map<string, char> hash_sc;
public:
    bool wordPattern(string pattern, string s) {
        int n = pattern.size(), m = s.size();
        int i = 0;
        int words = 0;
        int start = 0;
        while(i < m && words < n){
            while(s[i] != ' ' && i < m)  i++;
            string cut = s.substr(start, i - start);
            if(hash_cs.find(pattern[words]) == hash_cs.end()){
                hash_cs[pattern[words]] = cut;
            }else{
                if(hash_cs[pattern[words]] != cut){
                    return false;
                }
            }
            if(hash_sc.find(cut) == hash_sc.end()){
                hash_sc[cut] = pattern[words];
            }else{
                if(hash_sc[cut] != pattern[words]){
                    return false;
                }
            }
            words ++;
            i ++;
            start = i;
        }
        if(i < m || words < n)  return false;
        return true;

    }
};

242. 有效的字母异位词

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给定两个字符串 st ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

注意:若 st 中每个字符出现的次数都相同,则称 st 互为字母异位词。

示例 1:
输入: s = “anagram”, t = “nagaram”
输出: true

示例 2:
输入: s = “rat”, t = “car”
输出: false

提示:
1 <= s.length, t.length <= 5 * 10^4
st 仅包含小写字母


思路:哈希表统计一个字符串中字符出现的次数,然后再用这个哈希表检查另一个字符串

class Solution {
private:
    unordered_map<char, int> hash;
public:
    bool isAnagram(string s, string t) {
        int n = s.size(), m = t.size();
        if(n != m)  return false;
        init_hash(s);
        for(int i = 0; i < m; i++){
            if(!delete_hash(t[i])){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    void init_hash(string s){
        int n = s.size();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(hash.find(s[i]) == hash.end()){
                hash[s[i]] = 1;
            }else{
                hash[s[i]] ++;
            }
        }
    }
    bool delete_hash(char c){
        if(hash.find(c) == hash.end()){
            return false;
        }else{
            if(hash[c] > 1){
                hash[c] --;
            }else{
                hash.erase(c);
            }
        }
        return true;
    }
};

49. 字母异位词分组

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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 <= 10^4
0 <= strs[i].length <= 100
strs[i] 仅包含小写字母


思路:思路打开,哈希表的value位置可以放容器,用key存放排序后的string,这样,相同的排序后的字符串被放在了一起。

class Solution {
private:
    unordered_map<string, vector<string>> hash;
public:
    vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
        vector<vector<string>> rec;
        int n =strs.size();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            string sort_s = strs[i];
            sort(sort_s.begin(), sort_s.end());
            hash[sort_s].push_back(strs[i]);
        }
        for(auto it = hash.begin(); it != hash.end(); it++){
            rec.push_back(it -> second);
        }
        return rec;
    }
};

1. 两数之和

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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 <= 10^4
-10^9 <= nums[i] <= 10^9
-10^9 <= target <= 10^9
只会存在一个有效答案


思路:边找边建哈希表,值作为key,下标作为value。面对有相同值的情况,因为题目中说明只会有唯一解,所以相同值的情况只存在于这俩个相同值同时是答案,因此,当遍历到相同值中的第二个时,就已经可以得到答案。

class Solution {
private:
    unordered_map<int, int> hash;
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        int n = nums.size();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(hash.find(target - nums[i]) != hash.end()){
                return {i, hash[target - nums[i]]};
            }else{
                hash[nums[i]] = i;
            }
        }
        return {};
    }
};

202. 快乐数

LeetCode_link


编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。

快乐数」 定义为:

  • 对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。
  • 然后重复这个过程直到这个数变为 1,也可能是 无限循环 但始终变不到 1。
  • 如果这个过程 结果为 1,那么这个数就是快乐数。

如果 n 是 快乐数 就返回 true ;不是,则返回 false

示例 1
输入:n = 19
输出:true
解释:
12 + 92 = 82
82 + 22 = 68
62 + 82 = 100
12 + 02 + 02 = 1

示例 2
输入:n = 2
输出:false

提示
1 <= n <= 231 - 1


思路:只要历史数字不是1就记录下来,因为是1就是结果了,如果不是1而且还在历史记录中,那就不是快乐数。

class Solution {
private:
    unordered_set<int> hash;
public:
    bool isHappy(int n) {
        int next_num = n;
        int sum = 0;
        while(sum != 1){
            sum = compute_sum(next_num);
            if(hash.find(sum) == hash.end()){
                hash.insert(sum);
            }else{
                return false;
            }
            next_num = sum;
        }
        return true;
    }
    int compute_sum(int num){
        int sum = 0;
        while(num / 10 > 0){
            sum += (num % 10) * (num % 10);
            num /= 10;
        }
        sum += num * num;
        return sum;
    }
};

219. 存在重复元素Ⅱ

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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 ij ,满足 nums[i] == nums[j]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 <= 10^5
-10^9 <= nums[i] <= 10^9
0 <= k <= 10^5


思路:和两数之和思路差不多

class Solution {
private:
    unordered_map<int, int> hash;
public:
    bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(hash.find(nums[i]) != hash.end() && i - hash[nums[i]] <= k){
                return true;
            }else{
                hash[nums[i]] = i;
            }
        }
        return false;
    }
};

128. 最长连续序列

LeetCode_link


给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。

请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

示例 1
输入:nums = [100,4,200,1,3,2]
输出:4
解释:最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。

示例 2
输入:nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
输出:9

提示
0 <= nums.length <= 10^5
-10^9 <= nums[i] <= 10^9


思路

class Solution {
private:
    unordered_map<int, int> hash;
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        init_hash(nums);
        int l = 0;
        for(auto it = hash.begin(); it != hash.end(); it++){
            if(it->second == 1) continue;
            int lo = 1;
            int left = it->first - 1;
            int right = it->first + 1;
            it->second = 1;
            while(hash.find(left) != hash.end()){
                hash[left] = 1;
                lo ++;
                left --;
            }
            while(hash.find(right) != hash.end()){
                hash[right] = 1;
                lo ++;
                right ++;
            }
            l = max(l, lo);
        }
        return l;
    }
    void init_hash(vector<int> nums){
        int n = nums.size();
        for(int& i : nums){
            if(hash.find(i) == hash.end()){
                hash[i] = 0;
            }
        }
    }
};

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&#xff08;1&#xff09;南极流域系统边界和掩蔽区 下图显示了由戈达德冰面高程小组使用ICESat数据开发的南极分水岭。我们对西南极冰盖&#xff08;系统18-23和1&#xff09;、东南极冰盖&#xff08;系统2-17&#xff09;和南极半岛&#xff08;系统24-27&#xff09;的定…

案例与脚本实践:DolphinDB 轻量级实时数仓的构建与应用

DolphinDB 高性能分布式时序数据库&#xff0c;具有分布式计算、事务支持、多模存储、以及流批一体等能力&#xff0c;非常适合作为一款理想的轻量级大数据平台&#xff0c;轻松搭建一站式的高性能实时数据仓库。 本教程将以案例与脚本的方式&#xff0c;介绍如何通过 Dolphin…

LevelDB源码阅读笔记(1、整体架构)

LevelDB源码阅读笔记&#xff08;1、整体架构&#xff09; LeveDB源码笔记系列&#xff1a; LevelDB源码阅读笔记&#xff08;0、下载编译leveldb&#xff09; LevelDB源码阅读笔记&#xff08;1、整体架构&#xff09; 前言 对LevelDB源码的博客&#xff0c;我准备采用总…

ragflow知识库使用案例

参考: https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md 支持丰富的文件类型,包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据, 网页等。 运行步骤: 1、确保 vm.max_map_count 不小于 262144 【更多】: 如需确认 vm.…

【大数据】分布式文件系统HDFS

目录 1.什么是分布式文件系统 2.HDFS的特点 3.HDFS的核心概念 4.HDFS的体系结构 5.HDFS的配置建议 6.HDFS的局限性 7.HDFS的存储机制 7.1.数据冗余机制 7.2.错误与恢复 8.HDFS数据读写过程 1.什么是分布式文件系统 分布式文件系统是整个大数据技术的基础&#xff0c…

单位个人信息宣传这样投稿审核轻松出稿快

在我担任单位信息宣传员的初期阶段,每月的对外信息宣传任务就像一座大山横亘在前,尤其是与媒体对接、投稿发表的工作,更是充满了挑战与艰辛。那段时光,我如同一个摸索前行的独行者,在浩瀚的媒体海洋中“摸着石头过河”。 我曾经花费大量的时间逐一查找各类媒体联系方式,通过电话…

短视频去水印解析接口 可测试

短视频解析聚合接口80多个热们短视频平台。可测试 接口开发文档&#xff1a; 返回格式&#xff1a; JSON 请求方式&#xff1a; GET/POST 示例请求地址&#xff1a;https://www.dspqsy.vip/spapi?keykey&url短视频url 请求参数说明&#xff1a; 字段必填类型说明url是…
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