第5章哈希表

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第5章哈希表

哈希表的设计

剑指offerⅡ30：插入、删除和随机访问都是O(1)的容器

剑指offerⅡ31：最近最少使用缓存

运用所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制open in new window 。

实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

class LRUCache {
    private DoublelyListNode head;
    private DoublelyListNode tail;
    private Map<Integer, DoublelyListNode> map;
    private int capacity;

    //这个DoublyListNode不能作为外部类，即使本地不报错，代码提交到leetcode平台时，只会提交LRUCache类，并不会提交外部类。
    class DoublelyListNode {
        public int key;
        public int value;
        public DoublelyListNode next;
        public DoublelyListNode prev;

        public DoublelyListNode(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    public LRUCache(int capacity) {
        map = new HashMap<>();
        head = new DoublelyListNode(-1, -1);//两个哨兵节点，便于插入删除
        tail = new DoublelyListNode(-1, -1);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        DoublelyListNode node = map.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        moveToTail(node, node.value);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (map.containsKey(key)) {
            moveToTail(map.get(key), value);
        } else {
            DoublelyListNode node = new DoublelyListNode(key, value);
            if (map.size() == capacity) {
                DoublelyListNode toBeDeleted = head.next;
                map.remove(toBeDeleted.key);
                deleteNode(toBeDeleted);
            }
            insertToTail(node);
            map.put(key, node);
        }
    }

    //这个函数具有普遍意义。如果不修改node的value，就继续赋原值；否则赋新值。
    private void moveToTail(DoublelyListNode node, int value) {
        deleteNode(node);
        node.value = value;
        insertToTail(node);
    }

    private void deleteNode(DoublelyListNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void insertToTail(DoublelyListNode node) {
        DoublelyListNode prev = tail.prev;
        prev.next = node;
        node.prev = prev;
        node.next = tail;
        tail.prev = node;
    }
}

哈希表的应用

剑指offerⅡ32：有效的变位词

给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断它们是不是一组变位词（字母异位词）。

注意：若 *s* 和 *t* 中每个字符出现的次数都相同且字符顺序不完全相同，则称 *s* 和 *t* 互为变位词（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

示例 3:

输入: s = "a", t = "a"
输出: false

方法一：只考虑小写字母

class Solution {
    public boolean isAnagram(String s, String t) {
        if (s.length() != t.length() || s.equals(t)) {
            return false;
        }
        int[] count = new int[26];
        for (char ch : s.toCharArray()) {
            count[ch - 'a']++;
        }
        for (char ch : t.toCharArray()) {
            if (--count[ch - 'a'] < 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

方法二：不止小写字母

class Solution {
    public boolean isAnagram(String s, String t) {
        if (s.length() != t.length() || s.equals(t)) {
            return false;
        }
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        for (char ch : s.toCharArray()) {
            map.put(ch, map.getOrDefault(ch, 0) + 1);
        }
        for (char ch : t.toCharArray()) {
            map.put(ch, map.getOrDefault(ch, 0) - 1);
            if (map.get(ch) < 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

剑指offerⅡ33：变位词组

给定一个字符串数组 strs ，将 变位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。

**注意：**若两个字符串中每个字符出现的次数都相同，则称它们互为变位词。

示例 1:

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

方法一：排序

变位词排序后都是一样的，将排序后的String作为key，所有变位词的list当作value。

class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
        for (String str : strs) {
            char[] ch = str.toCharArray();
            Arrays.sort(ch);
            String key = new String(ch);
            List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<>());
            list.add(str);
            map.put(key, list);
        }
        return new ArrayList<>(map.values());
    }
}

方法二：计数

class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
        for (String str : strs) {
            int[] count = new int[26];
            for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
                count[str.charAt(i) - 'a']++;
            }
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                sb.append((char) (i + 'a'));
                sb.append(count[i]);
            }
            String key = sb.toString();
            List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<>());
            list.add(str);
            map.put(key, list);
        }
        return new ArrayList<>(map.values());
    }
}

剑指offerⅡ34：外星语言是否排序

某种外星语也使用英文小写字母，但可能顺序 order 不同。字母表的顺序（order）是一些小写字母的排列。

给定一组用外星语书写的单词 words，以及其字母表的顺序 order，只有当给定的单词在这种外星语中按字典序排列时，返回 true；否则，返回 false。

示例 1：

输入：words = ["hello","leetcode"], order = "hlabcdefgijkmnopqrstuvwxyz"
输出：true
解释：在该语言的字母表中，'h' 位于 'l' 之前，所以单词序列是按字典序排列的。

示例 2：

输入：words = ["word","world","row"], order = "worldabcefghijkmnpqstuvxyz"
输出：false
解释：在该语言的字母表中，'d' 位于 'l' 之后，那么 words[0] > words[1]，因此单词序列不是按字典序排列的。

示例 3：

输入：words = ["apple","app"], order = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
输出：false
解释：当前三个字符 "app" 匹配时，第二个字符串相对短一些，然后根据词典编纂规则 "apple" > "app"，因为 'l' > '∅'，其中 '∅' 是空白字符，定义为比任何其他字符都小（更多信息）。

方法：

class Solution {
    public boolean isAlienSorted(String[] words, String order) {
        int[] orderArray = new int[order.length()];
        for (int i = 0; i < orderArray.length; i++) {
            orderArray[order.charAt(i) - 'a'] = i;
        }
        for (int i = 0; i < words.length - 1; i++) {
            if (!isOrder(words[i], words[i + 1], orderArray)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    private boolean isOrder(String word1, String word2, int[] orderArray) {
        int i = 0;
        for (; i < word1.length() && i < word2.length(); i++) {
            if (orderArray[word1.charAt(i) - 'a'] < orderArray[word2.charAt(i) - 'a']) {
                return true;
            } else if (orderArray[word1.charAt(i) - 'a'] > orderArray[word2.charAt(i) - 'a']) {
                return false;
            }
        }
        if (i == word1.length()) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}

剑指offerⅡ35：最小时间差

给定一个 24 小时制（小时:分钟HH:MM）的时间列表，找出列表中任意两个时间的最小时间差并以分钟数表示。

示例 1：

输入：timePoints = ["23:59","00:00"]
输出：1

示例 2：

输入：timePoints = ["00:00","23:59","00:00"]
输出：0

方法：

class Solution {
    public int findMinDifference(List<String> timePoints) {
        if (timePoints.size() > 1440) {
            return 0;//鸽巢原理
        }
        boolean[] flags = new boolean[1440];
        for (String timePoint : timePoints) {
            String[] timePointSplitted = timePoint.split(":");
            int time = Integer.parseInt(timePointSplitted[0]) * 60 + Integer.parseInt(timePointSplitted[1]);
            if (flags[time] == true) {
                return 0;
            } else {
                flags[time] = true;
            }
        }
        return computeMin(flags);
    }

    private int computeMin(boolean[] flags) {
        int start = 1440;
        int end = -1;
        int prev = -1;
        int ans = 1440;
        for (int i = 0; i < flags.length; i++) {
            if (flags[i] == true) {
                if (prev != -1) {
                    ans = Math.min(ans, i - prev);
                }
                prev = i;
                start = Math.min(start, i);
                end = Math.max(end, i);
            }
        }
        return Math.min(ans, start + flags.length - end);
    }
}

这道题的主要思路：将时间转换为分钟制，如果有重复直接返回时间差0。如果没有重复时间，用computeMin函数来计算最小时间差。这里有一个需要注意的地方：00:00-23:59时间差有1339，但是23:59-00:00只有1，所以需要用start记录最开始的有效时间时间，用end记录最末尾的有效时间，最后用答案和start + 1440 - end作比较，返回更小的值。

原地哈希

剑指offerⅠ03：数组中重复的数字

在一个长度为 n 的数组nums里的所有数字都在 [0, n-1] 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。

示例 1：

输入：
[2, 3, 1, 0, 2, 5, 3]
输出：2 或 3

代码：

class Solution {
    public int findRepeatNumber(int[] nums) {
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            while (nums[i] != i) {
                if (nums[i] == nums[nums[i]]) {
                    return nums[i];
                }
                swap(nums, i, nums[i]);
            }
        }
        return -1;
    }

    private void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }
}

LC41：缺失的第一个正数

给你一个未排序的整数数组 nums ，请你找出其中没有出现的最小的正整数。

请你实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案。

示例 1：

输入：nums = [1,2,0]
输出：3

示例 2：

输入：nums = [3,4,-1,1]
输出：2

最早知道这个思路是在《剑指 Offer》这本书上看到的，感兴趣的朋友不妨做一下这道问题：剑指 Offer 03. 数组中重复的数字open in new window。下面简要叙述：

由于题目要求我们「只能使用常数级别的空间」，而要找的数一定在 [1, N + 1] 左闭右闭（这里 N 是数组的长度）这个区间里。因此，我们可以就把原始的数组当做哈希表来使用。事实上，哈希表其实本身也是一个数组；
我们要找的数就在 [1, N + 1] 里，最后 N + 1 这个元素我们不用找。因为在前面的 N 个元素都找不到的情况下，我们才返回 N + 1；
那么，我们可以采取这样的思路：就把 1 这个数放到下标为 0 的位置， 2 这个数放到下标为 1 的位置，按照这种思路整理一遍数组。然后我们再遍历一次数组，第 1 个遇到的它的值不等于下标的那个数，就是我们要找的缺失的第一个正数。
这个思想就相当于我们自己编写哈希函数，这个哈希函数的规则特别简单，那就是数值为 i 的数映射到下标为 i - 1 的位置。

我们来看一下这个算法是如何应用在示例 2 上的。

class Solution {
    public int firstMissingPositive(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (1 <= nums[i] && nums[i] <= n && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) {
                swap(nums, i, nums[i] - 1);
            }
        }
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            if (nums[i] != i + 1) {
                return i + 1;
            }
        }
        return n + 1;
    }

    private void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }
}

第5章 哈希表

# 第5章 哈希表

# 哈希表的设计

# 剑指offerⅡ30：插入、删除和随机访问都是O(1)的容器

# 剑指offerⅡ31：最近最少使用缓存

# 哈希表的应用

# 剑指offerⅡ32：有效的变位词

# 剑指offerⅡ33：变位词组

# 剑指offerⅡ34：外星语言是否排序

# 剑指offerⅡ35：最小时间差

# 原地哈希

# 剑指offerⅠ03：数组中重复的数字

# LC41：缺失的第一个正数

第5章哈希表

第5章哈希表

哈希表的设计

剑指offerⅡ30：插入、删除和随机访问都是O(1)的容器

剑指offerⅡ31：最近最少使用缓存

哈希表的应用

剑指offerⅡ32：有效的变位词

剑指offerⅡ33：变位词组

剑指offerⅡ34：外星语言是否排序

剑指offerⅡ35：最小时间差

原地哈希

剑指offerⅠ03：数组中重复的数字

LC41：缺失的第一个正数