查找,是使用计算机处理问题时的一个最基本的任务,因此也是面试中非常常见的一类问题。很多算法问题的本质,就是要能够高效查找。学会使用系统库中的map和set,就已经成功了一半。
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set的使用两类查找问题
- 查找有无:元素’a’是否存在?set;集合
- 查找对应关系(键值对应):元素’a’出现了几次?map;字典
- 通常语言的标准库中都内置set和map
- 容器类
- 屏蔽实现细节
- 了解语言中标准库里常见容器类的使用
常见操作:
- insert
- find
- erase:删除
- change (map)
leetcode349. 两个数组的交集
- 结果中每个元素只能出现一次
- 出现的顺序可以是任意的
代码实现
// 349. Intersection of Two Arrays
// 时间复杂度:O(nlogn)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
//O(nlogn)
set<int> record;
for( int i = 0 ; i < nums1.size() ; i ++ )
record.insert(nums1[i]);
//O(nlogn)
set<int> resultSet;
for( int i = 0 ; i < nums2.size() ; i ++ )
if( record.find( nums2[i] ) != record.end() )
resultSet.insert( nums2[i] );
//o(n)
vector<int> resultVector;
for(set<int>::iterator iter = resultSet.begin() ; iter != resultSet.end() ; iter ++ )
resultVector.push_back( *iter );
return resultVector;
}
};
改写程序:
// 349. Intersection of Two Arrays
class Solution {
public:
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
set<int> record(nums1.begin(), nums1.end());
set<int> resultSet;
for( int i = 0 ; i < nums2.size() ; i ++ )
if( record.find( nums2[i] ) != record.end() )
resultSet.insert( nums2[i] );
return vector<int>(resultSet.begin(), resultSet.end());
}
};
map的使用
leetcode350. 两个数组的交集 II
代码实现
// 350. Intersection of Two Arrays II
// 时间复杂度:O(nlogn)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
vector<int> intersect(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
map<int, int> record;
//O(nlogn)
for( int i = 0 ; i < nums1.size() ; i ++ )
record[nums1[i]] += 1;
//o(nlogn)
vector<int> resultVector;
for( int i = 0 ; i < nums2.size() ; i ++ )
if( record[ nums2[i] ] > 0 ){
resultVector.push_back( nums2[i] );
record[nums2[i]] --;
}
return resultVector;
}
};
思考
- 数组有序如何改写?
常见操作:
- insert
- find
- erase
-
change (map)
- set和map可以有不同的底层实现
哈希表不管查找、插入、删除都是O(1)的时间复杂度。
- 哈希表的缺点是失去了数据的顺序性
数据的顺序性
- 数据集中的最大值和最小值
- 某个元素的前驱和后继
- 某个元素的floor和ceil
- 某个元素的排位rank
-
选择某个排位的元素select
- map和set的底层实现为平衡二叉树
- unordered_map和unordered_set的底层实现为哈希表
改用哈希表实现的代码
#include <unordered_set>
using namespace std;
// 349. Intersection of Two Arrays
// 时间复杂度:O(n)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
// O(n)
unordered_set<int> record(nums1.begin(), nums1.end());
// O(n)
unordered_set<int> resultSet;
for( int i = 0 ; i < nums2.size() ; i ++ )
if( record.find( nums2[i] ) != record.end() )
resultSet.insert( nums2[i] );
// O(n)
return vector<int>(resultSet.begin(), resultSet.end());
}
};
//改写过使用hash表实现底层的unorder_map
#include <unordered_map>
using namespace std;
/// 350. Intersection of Two Arrays II
// 时间复杂度:O(n)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
vector<int> intersect(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
// O(n)
unordered_map<int, int> record;
for( int i = 0 ; i < nums1.size() ; i ++ )
record[nums1[i]] += 1;
// O(n)
vector<int> resultVector;
for( int i = 0 ; i < nums2.size() ; i ++ )
if( record[ nums2[i] ] > 0 ){
resultVector.push_back( nums2[i] );
record[nums2[i]] --;
}
// O(n)
return resultVector;
}
};
相似题目
- leetcode242 Valid Anagram
Anagram:一个字符串中的字母调整顺序后与原字符串一致。
- 空串
- 字符集
- leetcode202 Happy Number
判断一个数是否为happy number。happy number是指,一个数,将其替换为其各位数字的平方和,重复这个过程,如果最终能得到1,这是happy number,如果这个过程陷入了一个不包含1的循环,则不是happy number
判断一个数是否为happy number。以19为例:
1^2 + 9^2 = 82
8^2 + 2^2 = 68
6^2 + 8^2 = 100
1^2 + 0^2 + 0^2 = 1 Happy Number!
- leetcode290 Word Pattern
给出一个模式(pattern)以及一个字符串,判断这个字符串是否符合模式?
如pattern=“abba”,str=“dog cat cat dog”,返回true
如pattern=“abba”,str=“dog cat cat fish”,返回false
字符集?
空串符合任意模式?还是不符合任意模式?
- leetcode205 Isomorphic Strings
判断两个字符串是否同构?
如果我们能够寻找到一个字符集到字符集的映射,使得通过这个字符集的映射,s可以转变为t,则称为s和t同构。
如 egg 和 add,返回true
如 foo 和 bar,返回false
如 paper 和 title,返回true
注意
- 字符集?
- 空串
-
是否可以一个字母映射到自己?
- 451 Sort Characters By Frequency
给定一个字符串,按照字母出现频率的倒序重组整个字符串
如“tree”,返回“eert”
如“cccaaa”,返回“cccaaa”
如“Aabb”,返回“bbAa”
对于相同频次的字母,顺序任意。大小写敏感。
一个使用查找表的经典问题
leetcode1 两数之和
注意
- 索引从0开始计算还是从1开始计算?
- 没有解怎么办?
- 有多个解怎么办? 保证有唯一解
暴力解法:O(n^2)
- 遍历所有数据对。判断是否等于target。
双索引对撞
- 排序后,使用双索引对撞:O(nlogn) + O(n) = O(nlogn)
使用查找表
- 查找表。将所有元素放入查找表,之后对于每一个元素a,查找 target - a 是否存在。存在的话索引是谁。
- 将所有元素放入查找表 - 不行
- 只把v前面的放入查找表
//时间复杂度:O(n)
//空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
unordered_map<int,int> record;
for( int i = 0 ; i < nums.size() ; i ++ ){
int complement = target - nums[i];
if( record.find(complement) != record.end() ){
int res[] = {i, record[complement]};
return vector<int>(res, res + 2);
}
record[nums[i]] = i;
}
throw invalid_argument("the input has no solution");
}
};
相似问题
leetcode15 3Sum
给出一个整形数组,寻找其中的所有不同的三元组(a,b,c),使得a+b+c=0
如 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]
结果为[ [-1, 0, 1], [-1,-1,2] ]
- 不同的三元组?
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leetcode18 4Sum
给出一个整形数组,寻找其中的所有不同的四元组(a,b,c,d),使得a+b+c+d 等于一个给定的数字target。
如 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2],target = 0
结果为[ [-1, 0, 0, 1], [-2, -1, 1, 2], [-2, 0, 0, 2] ]
leetcode16 3Sum Closest
给出一个整形数组,寻找其中的三个元素a,b,c,使得a+b+c的值最接近另外一个给定的数字target
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注意
-
如果有多个解,其和target值的接近程度一样怎么办?
- 如果没解?(可不可能没解?)
leetcode454 4Sum II
暴力解法:O(n^4)
500^4 = 625,0000,0000
将D中的元素放入查找表:O(n^3)
500^3 = 1,2500,0000
将C+D的每一种可能放入查找表:O(n^2)
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- 要记录每一种和出现了多少次,所以使用map
代码实现:
//时间复杂度O(n^2)
//空间复杂度O(n^2)
class Solution {
public:
int fourSumCount(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C, vector<int>& D) {
assert( A.size() == B.size() && B.size() == C.size() && C.size() == D.size() );
unordered_map<int,int> hashtable;
for( int i = 0 ; i < C.size() ; i ++ )
for( int j = 0 ; j < D.size() ; j ++ )
hashtable[C[i]+D[j]] += 1;
int res = 0;
for( int i = 0 ; i < A.size() ; i ++ )
for( int j = 0 ; j < B.size() ; j ++ )
if( hashtable.find(-A[i]-B[j]) != hashtable.end() )
res += hashtable[-A[i]-B[j]];
return res;
}
};
思考
- 将A+B和C+D的每一种可能放入两个查找表:O(n^2)
相似问题
- leetcode49 Group Anagrams
给出一个字符串数组,将其中所有可以通过颠倒字符顺序产生相同结果的单词进行分组。
如 [ “eat”, “tea”, “tan”, “ate”, “nat”, “bat”]
返回[ [“ate”, “eat”, “tea”], [“nat”, “tan”], [“bat”] ]
注意
- 字符集
- 大小写敏感
leetcode447 回旋镖的数量(Number of Boomerangs)
暴力解法:O(n^3)
- 三重循环枚举所有的可能性。
使用查找表
- 观察到 i 是一个“枢纽”,对于每个点i,遍历其余点到i的距离
- 对于每个枢纽i,计算它到其它点j的距离,并将距离作为键存入map中,value为距离的个数。
- O(n^2)
//时间复杂度:O(n^2)
//空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
int numberOfBoomerangs(vector<pair<int, int>>& points) {
int res = 0;
for( int i = 0 ; i < points.size() ; i ++ ){
// record中存储 点i 到所有其他点的距离出现的频次
unordered_map<int, int> record;
for( int j = 0 ; j < points.size() ; j ++ )
if( j != i )
record[dis(points[i], points[j])] += 1;
for( unordered_map<int, int>::iterator iter = record.begin() ; iter != record.end() ; iter ++ )
res += (iter->second)*(iter->second-1);
}
return res;
}
private:
int dis( const pair<int,int> &pa, const pair<int,int> &pb){
return (pa.first - pb.first) * (pa.first - pb.first) +
(pa.second - pb.second) * (pa.second - pb.second);
}
};
相似问题
leetcode149 Max Points on a Line
给出2D平面上的n个点,求出最多有多少个点在一条直线上?
- 点坐标的范围
- 点坐标的表示(整数?浮点数?浮点误差?)
暴力解法:O(n^2)
- 时间性能不满足
滑动窗口
- 结合使用滑动窗口和查找表,不断查找当前滑动窗口内有没有重复值。
// 时间复杂度: O(n)
// 空间复杂度: O(k)
class Solution {
public:
bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) {
if( nums.size() <= 1 )
return false;
if( k <= 0 )
return false;
unordered_set<int> record;
for( int i = 0 ; i < nums.size() ; i ++ ){
if( record.find( nums[i] ) != record.end() )
return true;
record.insert( nums[i] );
// 保持record中最多有k个元素
// 因为在下一次循环中会添加一个新元素,使得总共考虑k+1个元素
if( record.size() == k + 1 )
//删除掉最左侧元素
record.erase( nums[i-k] );
}
return false;
}
};
相似问题
- leetcode217 Contains Duplicate
二分搜索树底层实现的顺序性给出一个整形数组,若数组中存在相同的元素,则返回true,否则返回false.
leetcode220. 存在重复元素 III
思想
维持滑动窗的大小为k
遍历每一个元素,在活动窗口中寻找|v-nums[i]| < t, 即窗口中的元素范围为:[v-t...v+t]之间。采用ceil和floor可以实现
代码实现
// 时间复杂度: O(nlogn)
// 空间复杂度: O(k)
class Solution {
public:
bool containsNearbyAlmostDuplicate(vector<int>& nums, int k, int t) {
set<long long> record;
for( int i = 0 ; i < nums.size() ; i ++ ){
if( record.lower_bound( (long long)nums[i] - (long long)t ) != record.end() &&
*record.lower_bound( (long long)nums[i] - (long long)t ) <= (long long)nums[i] + (long long)t )
return true;
record.insert( nums[i] );
if( record.size() == k + 1 )
record.erase( nums[i-k] );
}
return false;
}
};
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