代码随想录算法训练营第六天| 242.有效的字母异位词 、349. 两个数组的交集、202. 快乐数 、1. 两数之和
242.有效的字母异位词
题目链接：242.有效的字母异位词
文档讲解：代码随想录有效的字母异位词
视频讲解：LeetCode：有效的字母异位词
状态：学会了
思路：
数组其实是简单哈希表。
哈希表用来快速判断元素是否在一个集合里面出现。
哈希表（数组）：需要把字符映射到数组也就是哈希表的索引下标，因为字符a到字符z的ASCII是26个连续的数值，所以字符a映射下标0，相应字符z映射为下标25。哈希表设计为长为26的数组。哈希函数为s[i] - ‘a’，映射为字符的ASCII值。最后record数组有元素不为零，说明字符串s和t一定是字符数不同，return false。否则遍历后，return true。
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(1)，record是定义的一个常量大小的辅助数组。
// 哈希表：数组就行
class Solution {
public:
bool isAnagram(string s, string t) {
// 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
int record[26] = {0};
// 记录s字母情况
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
record[s[i] - 'a']++;
}
// 记录t字母情况
for (int i = 0; i < t.size(); i++) {
record[t[i] - 'a']--;
}
// 判断是否数组元素都为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。
for (int i = 0; i < 26; i++) {
if (record[i] != 0) 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
题目链接：349. 两个数组的交集
文档讲解：代码随想录两个数组的交集
视频讲解：LeetCode：两个数组的交集
状态：学会了
思路：
这道题不能用 数组 来做，原因是使用数组来做哈希的题目，是因为题目都限制了数值的大小，而且如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费。但是这道题没有，所以考虑哈希表另一种常见类型。
std::set和std::multiset底层实现都是红黑树，std::unordered_set的底层实现是哈希表， 使用unordered_set 读写效率是最高的，并不需要对数据进行排序，而且还不要让数据重复，所以选择unordered_set。
哈希表（unordered_set）：设计一个ordered_map来存储交集元素，返回是一个数组。去重记录，比较，然后存储，最后转换。思路如下：
- 时间复杂度：O(n+m)，m是因为最后set转换为vector
- 空间复杂度：O(n)
// 哈希表：unordered_set
class Solution {
public:
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
// 哈希表 ：unordered_set：去重、无序、快
unordered_set<int> result_set;
// 去重nums1
unordered_set<int> nums1set(nums1.begin(), nums1.end());
// 在nums2中查找
for (int num : nums2) {
// 发现nums2的元素 在nums_set里又出现过
if (nums1set.find(num) != nums1set.end()) {
result_set.insert(num);
}
}
// 返回数组形式
return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());
}
};
注意：哈希问题不能都用 set 来解决，因为：直接使用set 不仅占用空间比数组大，而且速度要比数组慢，set把数值映射到key上都要做hash计算的。不要小瞧 这个耗时，在数据量大的情况，差距是很明显的。
补充：本题后面 力扣改了 题目描述 和 后台测试数据，增添了 数值范围。所以就可以 使用 数组 来做哈希表了， 因为数组都是 1000以内的。
202. 快乐数
题目链接：202. 快乐数
文档讲解：代码随想录快乐数
状态：学会了
思路：
哈希表（unordered_set）：题目出现 无限循环 ，也就是说明求和的过程中，sum会重复出现。所以我们需要快速判断sum这个元素是否出现在集合里面，考虑哈希法，重复了就 return false;，否则一直找到sum == 1为止。
- 时间复杂度：O(logn)
- 空间复杂度：O(logn)
class Solution {
public:
// 哈希表:unordered_set
// 判断sum是否重复出现 出现返回false 否则一直找到sum=1为止
// 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 false
if (set.find(sum) != set.end()) {
return false;
} else {
set.insert(sum);
}
n = sum;
}
}
};
注意：如何对取数值各个位上的单数操作：
while (n) {
sum += (n % 10) * (n % 10);
n /= 10;
}
补充：时间复杂度解释：
空间复杂度同样和原始数字 n 的位数相关，也就是与 O(logn)相关（这里的 n 是最初传入 getSum 函数的数字）。
1. 两数之和
题目链接：1. 两数之和
文档讲解：代码随想录两数之和
视频讲解：LeetCode：两数之和
状态：学会了
思路：
本道题中，不仅需要判断元素是否遍历过，还需要返回元素下标，所以需要 key value 结构来存储，key来存放元素，value来查询放下标，这就是map。
std::unordered_map 底层实现为哈希表，std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。同理，std::map 和std::multimap 的key也是有序的（这个问题也经常作为面试题，考察对语言容器底层的理解）。 这道题目中并不需要key有序，选择std::unordered_map 效率更高！
使用 map 需要明白两点：用map来做什么？map中key和value分别表示什么？
哈希表（unordered_map）：map 用来存放我们访问过的元素，因为遍历数组的时候，需要记录我们之前遍历过哪些元素和对应的下标，这样才能找到与当前元素相匹配的（相加等于target）。map中的存储结构为：{key:数组元素, value:数组元素对应的下标}。流程为：遍历数组，判断是否存在满足条件的key，有则返回下标，没有则将元素存入map。
- 时间复杂度： O(n)
- 空间复杂度：O(n)
在这里插入代码片
补充：
使用 数组 和 set 来做哈希法的局限：
- 数组 的大小是受限制的，而且如果元素很少，而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
- set 是一个集合，里面放的元素只能是一个key，而两数之和这道题，不仅要判断y是否存在还要记录y的下标位置，因为要返回 x 和 y 的下标，所以set不能用。
- 这里只能选择数据结构：map，是一种 key value的存储结构，可以用key保存数值，value再保存数值所在的下标。
map.find()：是unordered_map的一个成员函数，返回的是一个迭代器。迭代器是一种对象，它可以指向容器中的某个元素，并且支持一些操作，如移动到下一个元素、访问当前元素（value ：iter->second)等。如果map中存在这个key的元素，iter会指向这个元素；若不存在，iter会等于map.end()。
{nums[i], i}：是c++中一种初始化列表的语法，用来初始化一个std::vector对象。