LeetCode Notes_#705_设计哈希集合
作者:互联网
LeetCode Notes_#705_设计哈希集合
LeetCodeContents
题目
思路分析
其实很简单,但是函数比较多,看起来有些麻烦,需要提前设计好各个函数的返回值,参数等,互相配合使用。
核心思路:
将数据根据散列函数(或者叫做哈希函数),存储到不同的“桶”当中,做任何操作的时候,先找到对应的桶(相当于缩小范围),然后在桶里进行操作。
解答
class MyHashSet {
private Bucket[] bucketArray;
private int bucketNum;
/** Initialize your data structure here. */
public MyHashSet() {
bucketNum = 769;
bucketArray = new Bucket[bucketNum];
for(int i = 0;i <= bucketNum - 1;i++){
bucketArray[i] = new Bucket();
}
}
private int hash(int key){
return key % bucketNum;
}
public void add(int key) {
int bucketIndex = hash(key);
bucketArray[bucketIndex].bucket_add(key);
}
public void remove(int key) {
int bucketIndex = hash(key);
bucketArray[bucketIndex].bucket_remove(key);
}
/** Returns true if this set contains the specified element */
public boolean contains(int key) {
int bucketIndex = hash(key);
return bucketArray[bucketIndex].bucket_contains(key);
}
}
class Bucket{
private LinkedList<Integer> bucket;
public Bucket(){
bucket = new LinkedList<>();
}
//方法设置为public是因为要被MyHashSet类所调用
public void bucket_add(int key){
//如果桶里没有相应的key,那么就将其插入到桶里;如果已经包含了key,就不插入
if(!bucket_contains(key)) bucket.addFirst(key);
}
public void bucket_remove(int key){
int key_index = bucket.indexOf(key);
if(key_index != -1) bucket.remove(key_index);
}
public boolean bucket_contains(int key){
int index = bucket.indexOf(key);
return index != -1;
}
}
复杂度分析
时间复杂度:O(N/K)
,N是所有键值对的数量,K是桶的数量
空间复杂度:O(K+M)
,K是桶的数量,M是已经插入的键值对的数量
标签:index,哈希,int,705,Notes,bucket,复杂度,key,public 来源: https://www.cnblogs.com/Howfars/p/13708365.html