当前位置: 首页 > news >正文

江山市城乡建设局网站seo工程师招聘

江山市城乡建设局网站,seo工程师招聘,去哪里购买网站空间,网上商城开题报告文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围解法一思路和算法代码复杂度分析解法二思路和算法代码复杂度分析题目 标题和出处 标题:设计哈希集合 出处:705. 设计哈希集合 难度 3 级 题目描述 要求 不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希…

文章目录

  • 题目
    • 标题和出处
    • 难度
    • 题目描述
      • 要求
      • 示例
      • 数据范围
  • 解法一
    • 思路和算法
    • 代码
    • 复杂度分析
  • 解法二
    • 思路和算法
    • 代码
    • 复杂度分析

题目

标题和出处

标题:设计哈希集合

出处:705. 设计哈希集合

难度

3 级

题目描述

要求

不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希集合。

实现 MyHashSet\texttt{MyHashSet}MyHashSet 类:

  • voidadd(key)\texttt{void add(key)}void add(key) 向哈希集合中插入值 key\texttt{key}key
  • boolcontains(key)\texttt{bool contains(key)}bool contains(key) 返回哈希集合中是否存在这个值 key\texttt{key}key
  • voidremove(key)\texttt{void remove(key)}void remove(key) 将给定值 key\texttt{key}key 从哈希集合中删除。如果哈希集合中没有这个值,什么也不做。

示例

示例 1:

输入:
["MyHashSet","add","add","contains","contains","add","contains","remove","contains"]\texttt{["MyHashSet", "add", "add", "contains", "contains", "add", "contains", "remove", "contains"]}["MyHashSet", "add", "add", "contains", "contains", "add", "contains", "remove", "contains"]
[[],[1],[2],[1],[3],[2],[2],[2],[2]]\texttt{[[], [1], [2], [1], [3], [2], [2], [2], [2]]}[[], [1], [2], [1], [3], [2], [2], [2], [2]]
输出:
[null,null,null,true,false,null,true,null,false]\texttt{[null, null, null, true, false, null, true, null, false]}[null, null, null, true, false, null, true, null, false]
解释:
MyHashSetmyHashSet=newMyHashSet();\texttt{MyHashSet myHashSet = new MyHashSet();}MyHashSet myHashSet = new MyHashSet();
myHashSet.add(1);\texttt{myHashSet.add(1);}myHashSet.add(1); // set=[1]\texttt{set = [1]}set = [1]
myHashSet.add(2);\texttt{myHashSet.add(2);}myHashSet.add(2); // set=[1,2]\texttt{set = [1, 2]}set = [1, 2]
myHashSet.contains(1);\texttt{myHashSet.contains(1);}myHashSet.contains(1); // 返回 True\texttt{True}True
myHashSet.contains(3);\texttt{myHashSet.contains(3);}myHashSet.contains(3); // 返回 False\texttt{False}False(未找到)
myHashSet.add(2);\texttt{myHashSet.add(2);}myHashSet.add(2); // set=[1,2]\texttt{set = [1, 2]}set = [1, 2]
myHashSet.contains(2);\texttt{myHashSet.contains(2);}myHashSet.contains(2); // 返回 True\texttt{True}True
myHashSet.remove(2);\texttt{myHashSet.remove(2);}myHashSet.remove(2); // set=[1]\texttt{set = [1]}set = [1]
myHashSet.contains(2);\texttt{myHashSet.contains(2);}myHashSet.contains(2); // 返回 False\texttt{False}False(已移除)

数据范围

  • 0≤key≤106\texttt{0} \le \texttt{key} \le \texttt{10}^\texttt{6}0key106
  • 最多调用 104\texttt{10}^\texttt{4}104add\texttt{add}addremove\texttt{remove}removecontains\texttt{contains}contains

解法一

思路和算法

由于 key\textit{key}key 的取值范围是 [0,106][0, 10^6][0,106],因此可以创建长度为 106+110^6 + 1106+1 的布尔型数组表示哈希集合,数组中的下标为 key\textit{key}key 的元素值表示 key\textit{key}key 是否在哈希集合中。

构造方法中,将数组初始化为长度 106+110^6 + 1106+1 的数组,并将数组中的全部元素初始化为 false\text{false}false

对于 add\textit{add}add 操作,将数组中的下标为 key\textit{key}key 的元素设为 true\text{true}true

对于 contains\textit{contains}contains 操作,返回数组中的下标为 key\textit{key}key 的元素。

对于 remove\textit{remove}remove 操作,将数组中的下标为 key\textit{key}key 的元素设为 false\text{false}false

需要说明的是,该解法虽然实现简单,但是不适合在面试中使用。

代码

class MyHashSet {boolean[] set;public MyHashSet() {set = new boolean[1000001];Arrays.fill(set, false);}public void add(int key) {set[key] = true;}public void remove(int key) {set[key] = false;}public boolean contains(int key) {return set[key];}
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:构造方法的时间复杂度是 O(C)O(C)O(C),各项操作的时间复杂度都是 O(1)O(1)O(1),其中 CCCkey\textit{key}key 的取值范围的元素个数,这道题中 C=106+1C = 10^6 + 1C=106+1
    构造方法需要创建长度为 CCC 的数组并将每个元素设为初始值,时间复杂度是 O(C)O(C)O(C)
    各项操作只需要对数组中的一个元素赋值或返回元素值,时间复杂度是 O(1)O(1)O(1)

  • 空间复杂度:O(C)O(C)O(C),其中 CCCkey\textit{key}key 的取值范围的元素个数,这道题中 C=106+1C = 10^6 + 1C=106+1。需要创建长度为 CCC 的数组表示哈希集合。

解法二

思路和算法

哈希集合的常见实现方法是链表数组,数组的每个下标对应哈希函数可以映射到的索引,当出现哈希冲突时,使用链地址法解决哈希冲突。

BASE\textit{BASE}BASE 表示链表数组的长度,则可以使用一个简单的哈希函数:hash(x)=xmodBASE\text{hash}(x) = x \bmod \textit{BASE}hash(x)=xmodBASE,每个键经过哈希函数映射之后的值一定在范围 [0,BASE−1][0, \textit{BASE} - 1][0,BASE1] 内。为了将哈希函数的值尽可能均匀分布,降低哈希冲突的频率,链表数组的长度应选择质数。此处取链表数组的长度为 101310131013

构造方法中,将链表数组初始化为长度 BASE\textit{BASE}BASE 的链表数组,并将链表数组中的全部元素初始化为空链表。

对于各项操作,首先计算 key\textit{key}key 对应的哈希值,得到链表数组的下标,根据下标在链表数组中得到相应的链表,然后在链表中执行相应操作。

对于 add\textit{add}add 操作,在链表数组中得到相应的链表之后,遍历链表,如果遇到元素 key\textit{key}key 则不执行任何操作直接返回,如果遍历结束没有遇到元素 key\textit{key}key 则在链表末尾添加元素 key\textit{key}key

对于 contains\textit{contains}contains 操作,在链表数组中得到相应的链表之后,遍历链表,如果遇到元素 key\textit{key}key 则返回 true\text{true}true,如果遍历结束没有遇到元素 key\textit{key}key 则返回 false\text{false}false

对于 remove\textit{remove}remove 操作,在链表数组中得到相应的链表之后,遍历链表,如果遇到元素 key\textit{key}key 则将其删除,如果遍历结束没有遇到元素 key\textit{key}key 则不执行任何操作。

实现方面,为了提升运行效率,使用迭代器遍历链表和执行删除操作。

代码

class MyHashSet {private static final int BASE = 1013;private LinkedList<Integer>[] set;public MyHashSet() {set = new LinkedList[BASE];for (int i = 0; i < BASE; i++) {set[i] = new LinkedList<Integer>();}}public void add(int key) {int index = key % BASE;LinkedList<Integer> list = set[index];Iterator<Integer> iterator = list.iterator();while (iterator.hasNext()) {Integer element = iterator.next();if (element == key) {return;}}list.offerLast(key);}public void remove(int key) {int index = key % BASE;LinkedList<Integer> list = set[index];Iterator<Integer> iterator = list.iterator();while (iterator.hasNext()) {Integer element = iterator.next();if (element == key) {iterator.remove();break;}}}public boolean contains(int key) {int index = key % BASE;LinkedList<Integer> list = set[index];Iterator<Integer> iterator = list.iterator();while (iterator.hasNext()) {Integer element = iterator.next();if (element == key) {return true;}}return false;}
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:构造方法的时间复杂度是 O(BASE)O(\textit{BASE})O(BASE),各项操作的时间复杂度都是 O(nBASE)O\Big(\dfrac{n}{\textit{BASE}}\Big)O(BASEn),其中 nnn 是哈希集合中的元素个数,BASE\textit{BASE}BASE 是链表数组的长度。
    构造方法需要创建长度为 BASE\textit{BASE}BASE 的数组并将每个元素设为初始值,时间复杂度是 O(BASE)O(\textit{BASE})O(BASE)
    各项操作需要根据哈希函数计算哈希值,然后遍历链表。计算哈希值需要 O(1)O(1)O(1) 的时间,假设哈希值分布均匀,每个链表的平均长度是 O(nBASE)O\Big(\dfrac{n}{\textit{BASE}}\Big)O(BASEn),因此需要 O(nBASE)O\Big(\dfrac{n}{\textit{BASE}}\Big)O(BASEn) 的时间遍历哈希表。

  • 空间复杂度:O(n+BASE)O(n + \textit{BASE})O(n+BASE),其中 nnn 是哈希集合中的元素个数,BASE\textit{BASE}BASE 是链表数组的长度。存储 nnn 个元素需要 O(n)O(n)O(n) 的空间,链表数组需要 O(BASE)O(\textit{BASE})O(BASE) 的空间。

http://www.mmbaike.com/news/68495.html

相关文章:

  • win7家用电脑做网站服务器seo+网站排名
  • 长沙建站长沙网站seo外包公司需要什么
  • 网站找哪些单位做实名认证南宁网站推广大全
  • 网站改版 理论seo排名专业公司
  • 什么网站可以做公共基础知识新的营销方式有哪些
  • java可以做网站前台吗网络广告策划案
  • wordpress2017备案号杭州seo关键词优化公司
  • pc站转换手机网站百度查询网
  • 门户网站建设招标如何能查到百度搜索排名
  • 合肥 网站平台建设公司互联网金融
  • 淮安做网站seo如何自己做一个网址
  • 网站性能优化怎么做申请网站怎么申请
  • 网站开发技术文档 范本成都最新热门事件
  • 做销售如何在网站上搜集资料网络营销论文3000字
  • 凤凰网站建设公司教育培训机构有哪些
  • 财税公司做网站站长工具seo综合查询腾讯
  • wordpress页面编辑插件苹果aso优化
  • 北京 网站开发磁力珠
  • 在线做3d交互的网站制作网站
  • 定制版网站建设详细报价新一轮疫情最新消息
  • 怎样做音视频宣传网站数字营销案例
  • 网站开发设计运维seo薪酬如何
  • 靠比较软件下载大全app网站市场营销十大经典案例
  • 泰安网站建设培训成都网站关键词推广优化
  • 网站建设 青少年宫学电脑培训班
  • 大连金州网站建设收录优美图片
  • iis7网站建设企业网络营销推广方法
  • 优科技网站建设东莞seo优化排名
  • 织梦做英文网站出现乱码西安网站建设
  • 如何预览做好的网站百度智能建站系统