數據結構的選型中,“高效查找與操作”始終是核心需求。當面對海量數據的插入、查詢場景時,基於紅黑樹實現的map/set雖能保證有序性,卻受限於O(log n)的時間複雜度,難以突破性能瓶頸。而哈希表及其衍生的unordered_map/unordered_set,憑藉“平均O(1)”的極致效率,成為解決這類問題的最優解之一。 為什麼哈希表能實現遠超紅黑樹的操作速度?unord
指尖劃過的軌跡,藏着最細膩的答案~ 題目: 給定兩個整數,分別表示分數的分子 numerator 和分母 denominator,以 字符串形式返回小數 。 如果小數部分為循環小數,則將循環的部分括在括號內。 如果存在多個答案,只需返回 任意一個 。 對於所有給定的輸入,保證 答案字符串的長度小於 $10^4$ 。 示例 1: 輸入:nu
HashMap源碼深度剖析,手把手帶你分析每一行代碼! 在前面的兩篇文章哈希表的原理和200行代碼帶你寫自己的HashMap(如果你閲讀這篇文章感覺有點困難,可以先閲讀這兩篇文章)當中我們仔細談到了哈希表的原理並且自己動手使用線性探測法實現了我們自己的哈希表MyHashMap。在本篇文章當中我們將仔細分析JDK當中HashMap的源代碼。 首先我們需要了解的是一個容器最重要的四個功能 增刪改查 ,
哈希表,Hash Table,也稱為散列表。 哈希碰撞 key映射到同一個索引位置,叫做哈希碰撞。 哈希碰撞一般有兩種解決方法:拉鍊法 和 線性探測法。 拉鍊法 發生哈希衝突的元素被存儲在鏈表中。 線性探測法 在開放定址算法裏,線性探測法是散列解決衝突的一種方法,當hash一個關鍵字時,發現沒有衝突,就保存關鍵字, 如果出現衝突,則就探測衝突地址下一個地址,依次按照線性查
指尖劃過的軌跡,藏着最細膩的答案~ 題目: 給你一個字符串 s ,請找出滿足每個字符最多出現兩次的最長子字符串,並返回該子字符串的 最大 長度。 示例 1: 輸入: s = "bcbbbcba" 輸出: 4 解釋: 以下子字符串長度為 4,並且每個字符最多出現兩次:"bcbbbcba"。
指尖劃過的軌跡,藏着最細膩的答案~ 題目: 給定一個字符串 s ,請你找出其中不含有重複字符的 最長 子串 的長度。 示例 1: 輸入: s = "abcabcbb" 輸出: 3 解釋: 因為無重複字符的最長子串是 "abc",所以其長度為 3。注意 "bca" 和 "cab" 也是正確答案。 示例 2:
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