什么是哈希表

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key和value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

Python 将哈希表用于字典和集合。 哈希表是键值对的无序集合，其中每个键都是唯一的。 哈希表提供了有效的查找，插入和删除操作的组合。 这些是数组和链接列表的最佳属性。集合和字典基本相同，唯一的区别，就是集合没有键和值的配对，是一系列无序的、唯一的元素组合。

1. 两数之和

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 <= 104
• -109 <= nums[i] <= 109
• -109 <= target <= 109
• 只会存在一个有效答案

进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？

思路：

使用哈希表（字典模拟哈希表），可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N)降低到 O(1)。

这样我们创建一个哈希表（key 是值，value 是角标），对于每一个 x，我们首先查询哈希表中是否存在 target - x，然后将 x 插入到哈希表中，即可保证不会让 x 和自己匹配。

class Solution:def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:hashtable = dict()for i, num in enumerate(nums):if target - num in hashtable:return [hashtable[target - num], i]hashtable[nums[i]] = i # 不能在if前，避免重复角标return []

49. 字母异位词分组

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 <= 104
• 0 <= strs[i].length <= 100
• strs[i] 仅包含小写字母

思路：

互为异位词等同于排序后字符串相同，因此通过哈希表来维护，key设为排序后的字符串，val来保存每个异位词结果，最后返回哈希表值的集合即可。

class Solution:def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:mp = collections.defaultdict(list)for st in strs:key = "".join(sorted(st)) # sorted 得到 list，通过 join 操作得到 strmp[key].append(st)return list(mp.values())

128. 最长连续序列

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 <= 105
• -109 <= nums[i] <= 109

思路

找到每个元素对应自身的连续序列的起点和终点

起点：当前数num的前一个数num - 1是否存在于数组中。

终点：当前数num的后一个数num + 1是否存在于数组中。

使用哈希表来记录数组中的所有数，以实现对数值的快速查找。

class Solution:def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:res = 0     # 记录最长连续序列的长度num_set = set(nums)     # 记录nums中的所有数值for num in num_set:# 如果当前的数是一个连续序列的起点，统计这个连续序列的长度if (num - 1) not in num_set:seq_len = 1     # 连续序列的长度，初始为1while (num + 1) in num_set:seq_len += 1num += 1    # 不断查找连续序列，直到num的下一个数不存在于数组中res = max(res, seq_len)     # 更新最长连续序列长度return res