Java Map 和 Set 数据结构详解

删除

1. 第一种情况：cur.left == null 要删除的节点是 cur cur 是根节点 cur 是某个节点的左边 cur 是某个节点的右边

2. 第二种情况：cur.right == null 要删除的节点是 cur cur 是根节点 cur 是某个节点的左边 cur 是某个节点的右边

3. 第三种情况：cur.left != null && cur.right != null 使用替换法进行删除 替换为左树中最大的值 或者是右树中最小的值 替换完之后删除这个去替换的值

// 删除
private void removeNode(TreeNode cur, TreeNode parent) {
    if (cur.left == null) {
        // 要删除的是根节点
        if (cur == root) { root = cur.right; }
        else if (cur == parent.left) { parent.left = cur.right; }
        else { parent.right = cur.right; }
    } else if (cur.right == null) {
        if (cur == root) { root = cur.left; }
        else if (cur == parent.left) { parent.left = cur.left; }
        else { parent.right = cur.left; }
    } else {
        // cur.left != null && cur.right != null
        TreeNode parentTarget = cur;
        TreeNode target = cur.right;
        // 在右树中找最小值
        while (target.left != null) { parentTarget = target; target = target.left; }
        // 直到找到右树中的最左边的树 cur.val = target.val
        cur.val = target.val;
        // 删除 target
        if (parentTarget.left == target) { parentTarget.left = target.right; }
        else { // parentTarget.right == target parentTarget.right = target.right; }
    }
}

Map

1. Map 是一种 (k, v) 结构的数据结构
2. Map 可以进行去重，TreeMap 不可以插入 null 的 key，HashMap 可以插入 null 的 key，因为红黑树是要进行比较的，哈希表是不进行比较的

Map<String, Integer> map = new TreeMap<>(); // 底层是红黑树，查找的时间复杂度 O(N*logN)
Map<String, Integer> map1 = new HashMap<>(); // 底层是哈希表，查找的时间复杂度 O(1)
// 哈希表 = 数组 + 链表 + 红黑树

Map 的使用

public static void main(String[] args) {
    Map<String, Integer> map = new TreeMap<>(); // 底层是红黑树，查找的时间复杂度 O(N*logN)
    // 插入元素 map.put("push", 3); // push 出现了 3 次
    // 获取元素，给定一个 key 值可以获取它的 value 值
    Integer val = map.get("push");
    Integer val1 = map.get("aaa"); // null
    // 获取 val 值，如果没有这个值，返回一个默认值
    Integer val2 = map.getOrDefault("bbb", 99999);
    System.out.println(val);
    // 删除 key 值
    // map.remove("push");
    // 把所有的 key 放入一个集合中
    Set<String> set = map.keySet();
    System.out.println(set);
    // 获取 values 中的所有值
    ArrayList<Integer> value = new ArrayList<>(map.values());
    System.out.println(value);
    // 把 Map.Entry<String, Integer>当做 Set 中的一个节点
    // map.entrySet() 用于获取这种节点
    Set<Map.Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet();
    for (Map.Entry<String, Integer> entry : entrySet) {
        System.out.println("key: " + entry.getKey() + " value: " + entry.getValue());
    }
    // boolean map.containsKey("push"); 判断是否含有 key
    // boolean map.containsValue(3); 判断是否含有 value
    Map<String, Integer> map1 = new HashMap<>(); // 底层是哈希表，查找的时间复杂度 O(1)
    // 哈希表 = 数组 + 链表 + 红黑树
}

Set

1. Set 是一种只有 key 的模型

Set 的使用

1. Set 是要进行去重的
2. TreeSet 不可以插入 null 的 key，HashSet 可以插入 null 的 key，因为红黑树是要进行比较的，哈希表是不进行比较的

public static void main(String[] args) {
    Set<String> set = new TreeSet<>();
    set.add("push");
    set.add("hello");
    set.add("world");
    // set 是无序的
    System.out.println(set);
    Iterator<String> it = set.iterator();
    while (it.hasNext()) {
        System.out.println(it.next());
    }
}

哈希表

1. 查找可以一次定位到该元素，时间复杂度为 O(1)

哈希冲突 (碰撞)：不同的 key 通过相同的哈希函数得到相同的值 哈希冲突是必然产生的，我们要做的是降低冲突的概率

解决哈希冲突：哈希函数的设计要合理 哈希函数要简单 哈希表中要均匀分到数组中去 哈希表的范围要合理，比如有 m 个地址，存储位置就是 [0, m-1]

负载因子的调节（重点）

1. 负载因子影响了哈希冲突，负载因子越大冲突率越高
2. 哈希表中的负载因子定义为： a = 填入表中的元素个数 / 哈希表的长度 比如：a = 8 / 10 = 0.8

如果降低冲突率就要降低负载因子，因此要扩容哈希表的大小，不增加插入的元素是不现实的，给定一个阈值，如果超过了就扩大哈希表的容量

闭散列

1. 开放定址法，如果没有达到阈值，但是冲突了，就放到冲突的下一个空的位置上，这个也叫线性探测
2. 线性探测的缺点：把冲突的元素都集中放到了一起
3. 二次探测：为了解决线性探测的缺点，通过公式进行处理，H0 是当前冲突的位置，i 是出现冲突的次数，m 是哈希表的大小，Hi 表示冲突后，下一次要放的位置

4. 线性探测对于空间的利用率不高

开散列

1. 开散列：又叫链地址法，为了解决空间利用率不高的问题，开散列是数组 + 链表 + 红黑树的模式
2. 把冲突的元素挂到同一个空间下的链表上
3. Java 是采用开散列的方式实现的

4. 扩容之后需要重新哈希，因为数组长度变了，要重新计算节点存放的位置
5. 遍历哈希数组中每个数组元素，都要重新计算节点位置

package Demo1;
import java.util.Arrays;

public class HashBuck {
    // 链表数组，数组中的每一个元素都时链表的头结点
    public class Node {
        public int key;
        public int val;
        public Node next;
        public Node(int key, int val) {
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }

    public Node[] array;
    public int usedSize;
    public static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    public HashBuck() {
        array = new Node[10];
    }

    public void put(int key, int value) {
        int index = key % array.length;
        // 遍历 index 下标的链表 是否存在 key 存在就更新 value 不存在就头插这个节点
        Node node = new Node(key, value);
        // 该链表的头结点
        Node cur = array[index];
        while (cur != null) {
            if (cur.key == key) {
                // 如果插入的这个 key 相同就替换这个 key
                cur.val = value;
                return;
            }
            cur = cur.next;
        }
        // 没有找到这个节点就头插
        node.next = array[index];
        array[index] = node;
        usedSize++;
        // 负载因子大于阈值
        if (doLoadFactor() > DEFAULT_LOAD_FACTOR) {
            // 扩容
            // array = Arrays.copyOf(array, 2 * array.length);
            resize();
        }
    }

    private void resize() {
        // 建一个新的数组
        Node[] newArray = new Node[2 * array.length];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            Node cur = array[i];
            while (cur != null) {
                Node tmp = cur.next;
                // 每次都要算新数组的下标因为是一个链表有很多个节点
                int newIndex = cur.key % newArray.length;
                // 头插法
                cur.next = newArray[newIndex];
                newArray[newIndex] = cur;
                cur = tmp;
            }
        }
        array = newArray;
    }

    // 计算负载因子
    private float doLoadFactor() {
        return usedSize * 1.0f / array.length;
    }

    // 获取对应 key 的 value 值
    public int get(int key) {
        int index = key % array.length;
        Node cur = array[index];
        while (cur != null) {
            if (cur.key == key) {
                // 如果插入的这个 key 相同就替换这个 key
                return cur.val;
            }
            cur = cur.next;
        }
        return -1;
    }
}

6. HashMap 是线程不安全的，因为采用了头插法，后面采用了尾插法变得安全了，ConcurrentHashMap 是线程安全的，之后学到了线程就可以理解了
7. 如果 key 是 String，Person 类型就不能除以数组的长度了，该怎么找到对应的下标呢？ 可以用 hashcode 来将自定义类型转化为整形类型

hashCode 和 equals

HashMap 和 HashSet

public static void main(String[] args) {
    HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();
    hashMap.put("hello", 2);
    hashMap.put("abcde", 10);
    hashMap.put("abc", 11);
    Integer val = hashMap.get("hello");
    System.out.println(val);
    // 遍历 map
    System.out.println(hashMap);
    for (Map.Entry<String, Integer> entry : hashMap.entrySet()) {
        System.out.println("key: " + entry.getKey() + " value: " + entry.getValue());
    }
    // Map 不支持迭代器遍历，Set 支持迭代器遍历
    // 可以将 Map 转化为 Set 进行迭代器遍历
    HashMap<Student, Integer> hashMap1 = new HashMap<>();
    hashMap1.put(new Student(), 2);
    hashMap1.put(new Student(), 2);
    hashMap1.put(null, 2);
    // TreeMap<Student, Integer> hashMap2 = new TreeMap<>();
    // hashMap2.put(new Student(), 3);
    // hashMap2.put(new Student(), 3);
    // Sutdent 不能进行比较
    // set 可以去重，Set 的底层是 HashMap
    // 每次存储元素的时候，默认的 value 都是一个 Object 对象
    HashSet<String> set = new HashSet<>();
    set.add("hello");
    set.add("world");
    set.add("hello");
    System.out.println(set);
}

面试题

只出现一次的数字 宝石与石头 旧键盘 随机链表的复制

统计 6 个数中数字出现的次数

public static void main(String[] args) {
    int[] array = {1, 1, 2, 2, 3, 3};
    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
        if (!map.containsKey(array[i])) {
            map.put(array[i], 1);
        } else {
            int k = map.get(array[i]);
            k++;
            map.put(array[i], k);
        }
    }
    System.out.println(map);
}

前 k 个高频单词

如果频率相同放入堆中要使用大根堆，要让 love 排在 i 的前面

class Solution {
    public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
        // 1. 统计单词出现的次数
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        for (String s : words) {
            if (!map.containsKey(s)) {
                map.put(s, 1);
            } else {
                int val = map.get(s);
                map.put(s, val + 1);
            }
        }
        // 2. 把单词和出现的次数当做一个整体放入小根堆中
        PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>(new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
                // 放元素的时候，如果频率相同，我们转变为大根堆 -> 按照单词的字典序进行排序
                if (o1.getValue().compareTo(o2.getValue()) == 0) {
                    return o2.getKey().compareTo(o1.getKey());
                }
                return o1.getValue().compareTo(o2.getValue());
            }
        });
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            if (minHeap.size() < k) {
                // 没有放满小根堆 minHeap.add(entry);
                minHeap.add(entry);
            } else {
                // 放满了和堆顶元素比较大小
                // 如果比堆顶元素还大，就入堆
                int v = minHeap.peek().getValue();
                if (v < entry.getValue()) {
                    minHeap.poll();
                    minHeap.offer(entry);
                } else {
                    // 出现频率相同，比较字典序大小
                    if (v == entry.getValue()) {
                        if (minHeap.peek().getKey().compareTo(entry.getKey()) > 0) {
                            minHeap.poll();
                            minHeap.offer(entry);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        // 2 3 4 -> 4 3 2
        List<String> arr = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            Map.Entry<String, Integer> top = minHeap.poll();
            arr.add(top.getKey());
        }
        // 逆置
        Collections.reverse(arr);
        return arr;
    }
}

HashMap 的源码

如果达到一定条件会把哈希表编程红黑树：如果链表的长度大于 8 并且数组的长度大于 64 就会进行树化