《代码随想录链接》

本文基于代码随想录，写入一些自己的想法。

242.有效的字母异位词

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哈希表最擅长解决的问题就是：给你一个元素，判断在这个集合里是否出现过。只要遇到类似场景，那么我们就很可能用哈希表。

这段话可以反复咀嚼，从每个哈希法的题目中理解。

哈希法解法

一般对于哈希法的思路，我们需要用到以下三种数据结构：

• 数组
• set集合
• map映射

对于元素个数比较少，我们可以使用数组；

如果元素个数过多，我们可以使用set集合；

如果元素稀疏，那么就选用map（例如0 5 1000000）；

解题思路

如果定义一个数组hash[26]，这个数组来记录各个字母出现的次数。对于第一个字符串，我们将其记录进数组，也就是数组各个元素+1，对于第二个字符串，我们通过各个元素-1来记录。那么如果s和t每个字符出现次数相同，那么数组中每个元素都应该为0，否则，里面就是出现某个元素是非零的情况

伪代码

int hash[26];
for (i = 0; i < s.size; i++)
{hash[s[i]-'a']++;		//典型的哈希操作，我们不需要知道字母a的ASCII码是多少，只需要把它对应的减下去，那0就对应a
}
for (j = o, j < t.size; j++)
{hash[t[i]-'a']--;
}
for (i = 0; i < 26;i++)if (hash[i] != 0 )	return false;

c++代码

class Solution {
public:bool isAnagram(string s, string t) {int record[26] = {0};for (int i = 0; i < s.size(); i++) {// 并不需要记住字符a的ASCII，只要求出一个相对数值就可以了record[s[i] - 'a']++;}for (int i = 0; i < t.size(); i++) {record[t[i] - 'a']--;}for (int i = 0; i < 26; i++) {if (record[i] != 0) {// record数组如果有的元素不为零0，说明字符串s和t 一定是谁多了字符或者谁少了字符。return false;}}// record数组所有元素都为零0，说明字符串s和t是字母异位词return true;}
};

349.两个数组的交集

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哈希表最擅长解决的问题就是：给你一个元素，判断在这个集合里是否出现过。只要遇到类似场景，那么我们就很可能用哈希表。

set解决

如果用上面的逻辑我们就很好理解这道题了：

• 构造一个哈希表：对于nums1我们要把他进行处理，转换成哈希表；

• 给你一个元素，判断在这个集合里是否出现过：然后我们拿nums2的元素去判断在哈希表的集合里是否出现过。如果出现过，我们就讲该元素存入result。

这里小小记录一下几个不同的set

• set和multi_set 底层实现都是红黑树
• unordered_set. 底层实现是哈希值直接映射，可以理解为一个无限存装的数组。

上述三个具体如何选择呢？《代码随想录》

本题中我们选择unordered_set，因为它在做映射的过程中效率最高，取值操作效率也是最高的。因为另外两个的底层是树，取值的时候还有一个查找的过程

伪代码

unorder_set result;	//由于题目中要求去重，不如直接设置一个set变量，他会自动去重
unorder_set num_set(nums1);
for (i = 0; i < nums2.size; i++)if(nums_set.find(nums2[i]) != nums_set.end())		//如果找到了该元素result.insert(nums2[i]);
return vector(result);

c++代码

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {unordered_set<int> result_set; // 存放结果，之所以用set是为了给结果集去重unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end());for (int num : nums2) {// 发现nums2的元素 在nums_set里又出现过if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) {result_set.insert(num);}}return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());}
};

数组解决

其实就是用数组来构造哈希表

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {unordered_set<int> result_set; // 存放结果，之所以用set是为了给结果集去重int hash[1005] = {0}; // 默认数值为0for (int num : nums1) { // nums1中出现的字母在hash数组中做记录hash[num] = 1;}for (int num : nums2) { // nums2中出现话，result记录if (hash[num] == 1) {result_set.insert(num);}}return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());}
};

202.快乐数

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题目中对快乐数的描述说会 无限循环，那么也就是说求和的过程中，sum会重复出现，这对解题很重要！。

然后再次印证上文说的思想，给你一个元素，判断在这个集合里是否出现过。只要遇到类似场景，那么我们就很可能用哈希表

所以这道题目使用哈希法，来判断这个sum是否重复出现，如果重复了就是return false， 否则一直找到sum为1为止。

判断sum是否重复出现就可以使用unordered_set。

思路

现在难点就是两个

• 发现求和过程中，无限循环的含义，因为是循环，就表示sum重复出现，所以我们需要用哈希
• 求和的过程，对取数值各个位上的单数操作要熟悉

//取各个位上的单数平方之和
int getSum(int n)
{int sum = 0;while (n){sum += (n % 10) * (n % 10);n /= 10;}return sum;
}

伪代码讲解

unordered_set<int> set;
while(1)	//先主动构造一个死循环，如果找到了1我们就跳出循环，如果sum开始重复，那么立即跳出
{if sum = getSum(n);		//各个位数平方求和//找到1跳出循环if (sum == 1)	return true;	//sum开始重复，进入了死循环。没有重复的话，我们把sum先存入setif (set.find(sum) != set.end()) return false;else set.insert(sum);	//把新sum赋给n，开始下一次循环n = sum;
}

C++代码

class Solution {
public:// 取数值各个位上的单数之和int getSum(int n) {int sum = 0;while (n) {sum += (n % 10) * (n % 10);n /= 10;}return sum;}bool isHappy(int n) {unordered_set<int> set;while(1) {int sum = getSum(n);if (sum == 1) {return true;}// 如果这个sum曾经出现过，说明已经陷入了无限循环了，立刻return falseif (set.find(sum) != set.end()) {return false;} else {set.insert(sum);}n = sum;}}
};

1.两数之和

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四个重点，请看完解析之后进行回答：

• 为什么想到用哈希表
• 为什么要用map，为什么要用unordered_map
• map究竟是来做什么的，这取决于我们写代码的思路
• map中的key和value分别用来存放什么，为什么？

思路

那么本题我们为什么会想到用哈希法呢？

我们用什么样的哈希表来存这个结构呢？

• 因为我们在遍历原数组的元素时，我们要存放我们之前遍历的元素。比如对于数组[2, 7, 3, 6]，我们遍历到3了，我们是不是要判断一下，这个元素和我们是否之前遍历过的元素之和能不能等于我们的target
• 因为我们不仅要知道这个元素是多少，还要知道这个元素在数组里的下标。那么就很明显了，我们需要用map来存放这种数据结构。
  • 并且我们将元素作为key，下标作为value。那么为什么不将下标作为key，元素作为value呢？那就看我们到底要查找的是什么，首先一点，我们关注该元素是否出现过，所以将要查找的值作为key，这样才能达到我们的要求。map的作用就是在最快的时间内，key是否在这个map中出现过。

综上所述，我们要用map来存放我们遍历过的元素，拿正在遍历的元素与map中的元素比较即可。后面为了简化代码，我们直接拿target - 正在遍历的元素，去看map是否有元素符合。

map解题过程

map在本题中最重要的功能就是存放我们遍历过的元素。

对于nums = [2, 7, 3, 6] target:9

当我们遍历到2，我们就想找一下元素7是否被遍历，因为2+7=9.所以我们要到map里面去查询。这就体现出了我们map的功能

所以我们把2放到map中，key = 2, value = 0；并且在map里搜索7，搜不到，继续遍历数组；

当遍历到第二个元素7，查询元素2，因为7+2=9。再去map中查询。发现map里面有！那么就找到了一个符合要求的结果集。

伪代码

unordered_map (int, int) map;
//遍历数组
for (i = 0; i < nums.size; i++)
{s = target - nums[i];iter = map.find(s);if(iter != map.end)	//查找这个元素在map里出现过return (iter->value, i);//如果没有在map中找到符合要求的元素，我们把当前元素存入mapmap.insert(nums[i], i);
}
//遍历之后仍然没找到
return null;

C++代码

class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {std::unordered_map <int,int> map;for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {// 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的keyauto iter = map.find(target - nums[i]); if(iter != map.end()) {return {iter->second, i};}// 如果没找到匹配对，就把访问过的元素和下标加入到map中map.insert(pair<int, int>(nums[i], i)); }return {};}
};

454.四数相加II

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其实总之一句话，就是把四数相加简化成两数相加。

整体思路

• 为什么用到哈希表。

对于数组A、B、C、D。一个简单的思路，用4个for循环进行遍历，等于0就count++，时间复杂度是O(n^4)。那么我们是不是可以只遍历A、B两个数组，我把这两个数组取出的元素a+b放到一个集合.然后再遍历C、D两个数组，把从其中取出来的元素c+d，那这个去判断存入了a+b元素的集合里有没有我们想要的元素，如果有，就count++.

• 用什么样的哈希结构解这个题呢？

这道题中，由于有➕操作，所以元素数值可能是很大的，如果用数组下标做映射，大概率不够。所以我们只能考虑set和map。又因为本题中，我们不仅要记录a+b，还要记录a+b等于同样数值的出现次数，因为题目要求我们返回符合要求的元组个数。

综上所述，我们需要用map来解决此题

map解题过程

总结一下思路

我们在A、B数组找到了a+b作为map的key，然后其出现的次数作为value。我们要将C、D中的c+d作为查询，到map中查找符合要求的a+b。

• 注意：我们拿c+d进行查询的时候，是拿0-(c+d)这个元素有没有出现在map集合中。然后我们把对应的a+b次数都算到count里面

注意事项

为什么遍历A、B和C、D而不是遍历A，然后遍历B、C、D呢？

答：时间复杂度更低

如果对于0-(c+d)的查询，在map中找到了对应的(a+b)。此时我们的count应该加多少呢？

答：记录该a+b对应的value

伪代码

unordered_map(int, int);
for(a:A)
{for(b:B){map[a+b]++;}
}for(c:C)
{for(d:D){target = 0 - (c + d);if (map.find(target != map.end))count += map[target];}
}
return count;

C++代码

class Solution {
public:int fourSumCount(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C, vector<int>& D) {unordered_map<int, int> umap; //key:a+b的数值，value:a+b数值出现的次数// 遍历大A和大B数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中for (int a : A) {for (int b : B) {umap[a + b]++;}}int count = 0; // 统计a+b+c+d = 0 出现的次数// 在遍历大C和大D数组，找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话，就把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。for (int c : C) {for (int d : D) {if (umap.find(0 - (c + d)) != umap.end()) {count += umap[0 - (c + d)];}}}return count;}
};