哈希表,又称散列表,使用 O(n) 空间复杂度存储数据,通过哈希函数映射位置,从而实现近似 O(1) 时间复杂度的插入、查找、删除等操作。
C++ 中的哈希集合为 unordered_set,可以查找元素是否在集合中。如果需要同时存储键和值,则需要用 unordered_map,可以用来统计频率,记录内容等等。
如果元素有穷,并且范围不大,那么可以用一个固定大小的数组来存储或统计元素。例如我们需要统计一个字符串中所有字母的出现次数,则可以用一个长度为 26 的数组来进行统计,其哈希函数即为字母在字母表的
位置,这样空间复杂度就可以降低为常数。
如果需要大小关系的维持,且插入查找并不过于频繁,则可以使用有序的 set/map 来代替unordered_set/unordered_map。
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。
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] 。
输入:nums = [3,2,4], target = 6
输出:[1,2]
输入:nums = [3,3], target = 6
输出:[0,1]
利用哈希表存储遍历过的值以及它们的位置,每次遍历到位置 i
的时候,查找哈希表里是否存在 target - nums[i]
,若存在,则说明这两个值的和为 target
。若不存在则存入后继续寻找
class Solution
{
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target)
{
//键:数字 值:数字在nums中的位置
unordered_map<int, int> hash;
vector<int> ans;
for (int i = 0; i < nums.size(); ++i)
{
int num = nums[i];
auto pos = hash.find(target - num);//寻找hash中是否有与num配对的另一数字
if (pos == hash.end()) //若无
{
hash[num] = i; //将这个num和其位置存入hash
}
else //找到了
{
ans.push_back(pos->second); //find到的另一数字的索引
ans.push_back(i); //该位置索引
break; //只输出一个答案故break
}
}
return ans;
}
};