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leetcode3 哈希

news 2025/9/22 7:39:58

有限空间映射无限空间

有序化快速查询解决映射查询

核心应用：提速空间和时间

001 两数之和

哈希代替遍历

一般来说处理Java数据量需要和10^9进行比较

提示：
2 <= nums.length <= 10^4
-10^9 <= nums[i] <= 10^9
-10^9 <= target <= 10^9

java整型占用四个字节范围为： -2^31-2^31

class Solution {// public int[] twoSum(int[] nums, int target) {//         Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();//         for (int i = 0; i < nums.length; i++){//             if(map.containsKey(target - nums[i])){//                 return new int[]{i,map.get(target - nums[i])};//             }//             map.put(nums[i],i);//         }//     return new int[]{};// }public int[] twoSum(int[] nums, int target) {HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int choose = nums[i];int diff = target - choose;if(map.containsKey(diff)){return new int[]{map.get(diff),i};}else{map.put(choose,i);}}return null;}
}

049 字母异位词

借助对数据重新标准化来定制哈希从而聚合数据

第一种方法：把它们都排序，发现“身份证”一样。

核心思想：找到一个“身份证”

如果把两个词的字母按字母表顺序重新排列，得到的结果是相同的，那么它们就是字母异位词。

"eat" -> 排序后 -> "aet"
"tea" -> 排序后 -> "aet"
"ate" -> 排序后 -> "aet"

看，它们排序后的结果都是 "aet"。所以，我们可以把这个排序后的字符串 "aet" 当作这组词共同的“身份证”或“标签”。

算法的思路就是：

遍历输入的每一个单词。
为每个单词生成一个“身份证”（即排序后的字符串）。
把拥有相同“身份证”的单词都放到同一个组里。

    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {HashMap<String, List<String>> map = new HashMap<>();for (String key : strs) {final char[] chars = key.toCharArray();Arrays.sort(chars);String sortKey = new String(chars);if(map.containsKey(sortKey)){map.get(sortKey).add(key);}else {List<String> s = new ArrayList<>();s.add(key);map.put(sortKey,s);}}return new ArrayList<>(map.values());}

第二种方法：不排序，而是数一数每个单词里 a-z 字母的个数。

通过分解目标结构的规则来实现分步查找

新的核心思想：用字母计数当“身份证”

1. `Word` 类：制作和比较“身份证”

这个类是这段代码的精髓。它把一个普通的 String 包装成了一个带有“字母计数身份证”的对象。

2. `Solution` 类：主分组逻辑

这部分和上一个版本的代码结构几乎一模一样，只是把用作“身份证”的 String 换成了我们自己定义的 Word 对象。

插入一个注意：equals() 和 hashCode() 要一起重写：hashCode() 负责快速缩小范围（定位书架），equals() 负责在小范围内精确查找（逐本核对）。两者必须协同工作，标准必须统一，否则整个系统就会崩溃。

equals() 方法：告诉 Java 如何判断两个 Word 对象是否“相等”
我们认为，只要它们的“身份证”(counts 数组)完全一样，它们就相等

hashCode() 方法：为 Word 对象生成一个“哈希码”（一个整数）
Java 的 HashMap 用这个哈希码来快速定位对象。

规则：如果两个对象 equals() 为 true，那么它们的 hashCode() 必须相同。
我们直接用“身份证”(counts 数组)来生成哈希码，完美符合规则。

  public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {HashMap<Word, List<String>> map = new HashMap<>();for (String key : strs) {Word word = new Word(key);if(map.containsKey(word)){map.get(word).add(key);}else {List<String> s = new ArrayList<>();s.add(key);map.put(word,s);}}return new ArrayList<>(map.values());}//“身份证”本体：一个长度为26的整数数组，记录了字符串中每个字母出现的次数class Word {int[] counts;Word(String s) {final char[] chars = s.toCharArray();counts = new int[26];for (char c : chars) {int index = c-'a';counts[index]++;}}// --- 以下两个方法是让 Word 对象能作为 HashMap 的 Key 的关键 ---public boolean equals(Object o) {return Arrays.equals(counts, ((Word) o).counts);}public int hashCode() {return Arrays.hashCode(counts);}}

128.最长连续序列

   public int longestConsecutive(int[] nums) {HashSet<Integer> set = new HashSet<>();for (int num : nums) {set.add(num);}int res = 0;int count = 0;for (int n : set) {if (!set.contains(n - 1)) {count = 1;int current = n;while (set.contains(current + 1)) {current++;count++;}res = Math.max(res, count);}}return res;}