数据结构:手撕堆和哈希表,字符串哈希详解----小白也能懂

数据结构:手撕堆和哈希表,字符串哈希详解----小白也能懂
  

🎬 博主名称个人主页

🔥 个人专栏《算法通关》《Java讲解》

⛺️心简单,世界就简单
序言

其实是想把这篇写到上一篇里面的,但是中途困了,趴桌子上睡着了,真是没招

这篇文章,来手撕 堆和哈希表,这一般面试可能会问到,我们来了解他的思想和思路也是比较舒服的

目录

序言

堆的存储

堆有两个基本操作

1,down( x )

2 , up( x )

操作一:插入一个数

操作二:求集合中的最小值

操作三:删除最小值

操作四:删除任意一个元素

操作五:修改任意一个元素

题目模板练习1

题目模板练习二

总结:

哈希表

存储结构:拉链法

存储结构:开放寻址法

处理冲突思路:

查找

删除

总结

字符串哈希





如何手写一个堆?

1,插入一个数

2,求集合当中的最小值

3,删除最小值

4,删除任意一个元素

5,修改任意一个元素



堆的结构:是一个完全二叉树(除了最后一层节点,其余节点都是非空的,最后一层是从左到右依次排布的



小根堆:每个根都是小于他的两个子节点的

大根堆:每个根都是大于他的两个子节点的

最后的两个例题必须看,很重要

堆的存储

凡是堆状,完全二叉树都是这样存的,拿一个数组存储

图大概就长这样


堆有两个基本操作

这两个操作完全可以组合,然后把上面提到的五个操作完成

1,down( x )

是把一个节点往下移,就比如下面这个图,我们找到不合适的位置,然后对他进行down,我们找到自己系欸但最小的那个进行交换

void down(int u){ //u是索引哈,是第几个节点,h[u]就是这个节点的值 int t = u; //判断有没有左儿子,如果有并且左儿子小于这个值 if(u*2 <= size && h[u * 2] < h[t]) t = u * 2; //同理 if(u * 2 + 1 <= size && h[u * 2 + 1] < h[t]) t = u * 2 + 1; if(u != t){ swap(h[u], h[t]); down(t); } }

2 , up( x )

和down反着来,同理就行

void up (int u){ //看父节点就行了 while(u / 2 && h[u / 2] > h[u]) { swap(h[u/2], h[u]); u/=2; } } 

操作一:插入一个数

我们用size表示堆的大小,heap表示我们这个堆

heap[ ++ size] = x ; up(size);我们就是在堆的最后一个位置插入x,然后进行上移

操作二:求集合中的最小值

heap [ 1 ]就行

操作三:删除最小值

这个需要一点点的技巧,我们让最后一个元素覆盖到堆顶去,之后size--,就行了,然后我们再down一遍,这不就删了最小值嘛。潇洒!!!

heap[ 1 ] = heap [ size ] ; size -- ; down[ 1 ]; 

操作四:删除任意一个元素

heap [ k ] = heap [size] ; size --;

这个需要判断一下这个值是变大还是变小,变大就down,变小就up

或者不判断,无外乎三种情况,我们不管三七二十一,就直接down ,up

操作五:修改任意一个元素

heap[ k ] = x; down( k ) ; up( k );

这个我们也不管三七二十一就直接down,up就行

题目模板练习1

这个模板就是最普通的堆模板

这里的建堆操作是O( n )的,因为我们从n/2开始也就是倒数第二层开始,然后对他们每一层建自己的堆,然后 i--每次都建堆,然后我们可以得到式子,n / 2 * 1 + n / 4 * 2 + n / 8 * 3 + ....... 最后算出就一定是小于 n 的时间复杂度 

#include<iostream> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int sizes, n, m; int h[N]; void down(int u){ int t = u; //判断有没有左儿子,如果有并且左儿子小于这个值 if(u * 2 <= sizes && h[u * 2] < h[t]) t = u * 2; //同理 if(u * 2 + 1 <= sizes && h[u * 2 + 1] < h[t]) t = u * 2 + 1; if(u != t){ swap(h[u], h[t]); down(t); } } //void up (int u){ // //看父节点就行了 // while(u / 2 && h[u / 2] > h[u]) { // swap(h[u/2], h[u]); // u/=2; // } //} int main(){ scanf("%d%d", &n, &m); for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &h[i]); sizes = n; //建堆 for(int i = n / 2; i; i --) down(i); while(m --){ printf("%d ", h[1]); //输出前m个最小值 h[1] = h[sizes]; sizes --; down(1); } }

题目模板练习二

这个是常常用在Dijkstra算法中的堆模板

需要注意的是,操作4是让你删除第k给插入的数,还有操作5修改第k个插入的数,他们说的是第k给插入的,而不是删除某个节点,所以我们还需两个数组来记录插入到顺序

主要是要知道这两个数组的含义,hp[i] = k数组记录的是第i个点是第k个插入的数,ph[k] = i意思是第k个插入的数的节点是i

这里来分析一下,我们现在要找到第k个插入的点,现在 在堆里面哪个下标(ph的作用),那我们的h[]交换后,那我们是不是就找不到想找到的那个数了,我们还需要一个hp数组来记录交换后的h[],对应的下标是第几个插入的数

sizes 是堆里面最开始的下标记录变量,然后++就记录堆里面的元素对应的下标

m记录当前扔进堆里面的数是第几个插入的

ph[ m ] = sizes意思就是得到了第m个插入的元素是在堆里面sizes位置

hp[ sizes ] = m意思是堆里面sizes这个位置的数是第m个插入的数

然后当发生了down或者up操作出现需要交换节点,那我们的h [ a ] , h[ b ]这个代表堆里面ab位置的值,这个肯定要交换,那堆里面a位置是第几个插入的数,和b位置是第几个插入的数,这两个也是要交换的(hp),   那我们肯定要知道第几个插入的数是在哪个位置(ph),这个值也是要交换的(ph)

然后到后面我们需要修改第k个插入的数,那我们首先要找到第k个插入的数现在在堆里面那个位置也就是ph是多少,那我们需要这个

 sizes ++;//d堆里面多一个元素 m ++;//第m个插入的数 ph[m] = sizes;//最开始第m个插入的数是在sizes节点位置的 hp[sizes] = m;//sizes节点位置是第m个插入的数 h[sizes] = x; 

#include<iostream> #include<string.h> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int sizes, n, m; int h[N], ph[N], hp[N];//ph[k]存的是第k个插入的点是哪个点,他在堆里是哪个点 //hp [k]堆里面某个点是第几个插入的点 void heap_swap(int a, int b){ swap(ph[hp[a]], ph[hp[b]]); swap(hp[a], hp[b]); swap(h[a], h[b]); } void down(int u){ int t = u; //判断有没有左儿子,如果有并且左儿子小于这个值 if(u * 2 <= sizes && h[u * 2] < h[t]) t = u * 2; //同理 if(u * 2 + 1 <= sizes && h[u * 2 + 1] < h[t]) t = u * 2 + 1; if(u != t){ heap_swap(u, t); down(t); } } void up (int u){ //看父节点就行了 while(u / 2 && h[u / 2] > h[u]) { heap_swap(u / 2, u); u/=2; } } int main(){ scanf("%d", &n); while(n --){ char op[10]; int k, x; scanf("%s", op); if(!strcmp(op,"I")){ scanf("%d", &x); sizes ++;//d堆里面多一个元素 m ++;//第m个插入的数 ph[m] = sizes;//最开始第m个插入的数是在sizes节点位置的 hp[sizes] = m;//sizes节点位置是第m个插入的数 h[sizes] = x; up(sizes); } else if(!strcmp(op,"PM")) printf("%d\n", h[1]); else if(!strcmp(op,"DM")) { heap_swap(1,sizes); sizes--; down(1); } else if(!strcmp(op,"D")){ scanf("%d", &k); k = ph[k];//找到第k个插入的元素是哪个点 heap_swap(k, sizes); sizes --; down(k),up(k); } else{ scanf("%d%d", &k, &x); k = ph[k]; h[k] = x; down(k), up(k); } } }

总结:

可能就是第二个例题是有点难的,他用了俩额外数组映射,但其实我们是很少用到他的,我们只要掌握那几个基础操作就行,但是Dijkstra算法中我们经常会用到这个堆,还有一点是,我上面所写的都是以小根堆为例子的



哈希表

我们要介绍两大块

1, 存储结构 :开放寻址法,拉链法

2,字符串哈希方式:





用到哈希表的情况:他最主要的作用就是,把一个非常大的值域映射到一个比较小的区域

就是从0到N的区域

常见的一种情景:我们把0到1e9的数 映射到----》》0到1e5的一些数 也就是mod 1e5

哈希函数:h( x ) 他的作用就是让,比如有-1e9到1e9我们把他们映射成1e5的数

冲突:映射过程中我们会出现冲突,因为你mod后肯定会有相同值,这时候我们就要用上面提到的两种存储结构来解决了(我们mod的这个数要去为质数,而且要离2的整次幂)

存储结构:拉链法

开一个数组从下标0到1e5,有重复的数,我们就拉一个链子在下面接着

在算法题里面,我们一般只有添加和查找操作,没有删除操作

添加x,我们就看一下h( x )是多少,就把这个接到下面就行

查找x,就看一下h(x)在哪个槽里面,然后我们遍历一下这个链表

如果说要删除,我们也不会真的删除,只是在这个节点打一个标记(bool)

模板在下面

#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int N = 1e5 +3; int h[N], e[N], ne[N], idx; void insert(int x){ int k = (x % N + N) % N;//如果是负数就变成正数 //这里是头插法,然后h[k]就相当于头节点了 e[idx] = x; ne[idx] = h[k]; h[k] =idx ++; } bool find(int x){ int k = (x % N + N) % N; for(int i = h[k]; i != -1; i =ne[i]){ if(e[i] == x){ return true; } } return false ; } int main(){ int n; scanf("%d", &n); memset(h, -1, sizeof(h)); while(n --){ char op[2]; int x; scanf("%s%d", op, &x); if(*op == 'I') insert(x); else{ if(find(x)) puts("Yes"); else{ puts("No"); } } } }

存储结构:开放寻址法

处理冲突思路:

他就开了一个一维数组,没有用链表,但他数组一般开为要求的最大长度的2或3倍

假设我们的h( x ) = k;我们就去看看这个位置有没有人,如果有人的话,我们就去下一个位置,就是我们从k位置去看,如果有人,就一直往后找,知道找到为空的,给他插进去
查找

也从第k个位置开始,从前往后找,看看找的位置又有没有人,有人就一直往后找,就一直找

如果找到某一个位置没人,就说明没有这个数
删除

我们就标记一下x就行,不是真的删除,我们一般不用删除操作

模板在这,它的核心就是这个find函数

我们从k位置开始往后找,如果这个位置不为空( h[k ] != null)同时这个位置不是要找的x(h[k] != x),那就k++继续往后找,如果找到最后一个位置N,那就返回到0继续找

int find (int x){ int k = (x % N + N) % N; while(h[k] != null && h[k] !=x){ k ++; if(k == N) k =0;//从k看完看到N后都不是x就从0再看 } return k; } 
#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int N = 2e5 +3, null = 0x3f3f3f3f; int h[N], e[N], ne[N], idx; int find (int x){ int k = (x % N + N) % N; while(h[k] != null && h[k] !=x){ k ++; if(k == N) k =0;//从k看完看到N后都不是x就从0再看 } return k; } int main(){ int n; scanf("%d", &n); //每个位置初始化为一个不可能的值 memset(h, 0x3f, sizeof(h)); //这里是0x3f因为memset是按字节赋值,我们的int是4个字节,那一个字节是0x3f,那四个就是0x3f3f3f3f while(n --){ char op[2]; int x; scanf("%s%d", op, &x); int k = find(x); if(*op == 'I'){ h[k] = x; } else{ if(h[k] != null) puts("Yes"); else{ puts("No"); } } } }

总结

这两个存储方式都是可以的,没有好坏之分

字符串哈希

我们用的方法是字符串前缀哈希法

比如 str=“abcabcdeyxc"

h[0] = 0;

h[1] = “a"的哈希值

h[2] = "ab"的哈希值

h[3] = "abc"的哈希值

h[4] = "abca"的哈希值

那么我们如何求出哈希值呢

1,p进制,我们把这个字符串看成是一个p进制的数,字母(ascll)就表示p进制的每一位数字,听着比较抽象,我举个例子

(a,b,c,e)p进制形式 --》转为十进制就是(1 * p^3 + 2 * p^2 + 3 * p^1 + 5 * p^0)

由于我们的字符串可能很长很长,那我们的值就会很大很大,这时候我们会用一个比较小的Q,让他们mod Q,这样就映射到了1 --- Q - 1的位置了

注意 :

1,一般情况下我们不能把数映射成数字0

2,还有就是前面我们的哈希存储方式,都有一种解决冲突的方法,但我们字符串哈希这里没有,我们假定我们人品足够好,不存在冲突。

当p = 131或13331时,我们的Q取2^64,这样取的话,我们99.9999%情况都不会发生冲突

预处理字符串的前缀值

我们不再mod 2^64因为我们直接用unsigned long long来取值,如果溢出的话,就直接相当于mod 2^64l1

 for(int i = 1; i <= n; i++){ p[i] = p[i -1] * P; h[i] = h[i - 1] * P +str[i]; }

怎么获得想要的哈希值

完整代码在这

#include<iostream> using namespace std; typedef unsigned long long ULL; const int N =1e5 +10, P =131; int n, m; char str[N]; ULL h[N], p[N]; ULL get(int l, int r){ return h[r] - h[l - 1]*p[r - l + 1]; } int main(){ scanf("%d%d%s", &n, &m, str + 1); p[0] = 1; for(int i = 1; i <= n; i++){ p[i] = p[i -1] * P; h[i] = h[i - 1] * P +str[i]; } while(m --){ int l1, r1, l2, r2; scanf("%d%d%d%d", &l1, &r1, &l2, &r2); if(get(l1, r1) == get(l2, r2)) puts("Yes"); else puts("No"); } return 0; }

字符串哈希其实很好用,kmp有时候都得退步三分


到此完结了,总算是写完了,球球给个三连吧,码字不易,做图也不不易

Read more

Flutter 三方库 jwt_io 的鸿蒙化适配指南 - 在鸿蒙系统上构建极致、严谨、全能的 JSON Web Token (JWT) 加解密与身份安全验证引擎

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 jwt_io 的鸿蒙化适配指南 - 在鸿蒙系统上构建极致、严谨、全能的 JSON Web Token (JWT) 加解密与身份安全验证引擎 在鸿蒙(OpenHarmony)系统的端云一体化登录、政企应用的安全审计或复杂的跨端权限校验场景中,如何确保来自云端授信中心的 JWT Token 既能被正确解析(Decode),又能被严密地校验其合法性与过期时间?jwt_io 为开发者提供了一套工业级的、基于 RFC 7519 标准的 JSON Web Token 深度处理方案。本文将深入实战其在鸿蒙应用安全底座中的应用。 前言 什么是 JWT IO?它不仅是一个简单的 Base64 解码器,而是一个具备深厚 RFC

By Ne0inhk
分享一个开箱即用的 React K 线图组件,前端炒股看盘必备

分享一个开箱即用的 React K 线图组件,前端炒股看盘必备

一个 prop 画出专业 K 线图,数据获取和指标计算全自动。 为什么又造了个轮子 先说结论:不是我想造,是被逼的。 需求很简单 —— 在一个 React 项目里加一个股票 K 线图,要能切周期、看指标、支持缩放拖拽。听起来是不是很基础? 然后我开始找现成方案。TradingView 的 Lightweight Charts 不错,但免费版功能有限,而且它不是 React 组件,得自己封装一层。npm 上搜 “react kline” 或者 “react candlestick”,出来的结果要么年久失修,要么只是个 demo 级别的东西,拿来用还不如自己写。 既然找不到趁手的,那就自己搞一个。顺便把它做得通用一点,发出来给大家省点时间。 长什么样 项目名叫 kline-charts-react,

By Ne0inhk
回看经典!第十三章 C语言数据结构与算法基础:文件操作、排序查找实现及链表简介(2015年C语言培训班笔记重读)

回看经典!第十三章 C语言数据结构与算法基础:文件操作、排序查找实现及链表简介(2015年C语言培训班笔记重读)

目录 第十三章 基础数据结构 第1课:复习文件操作 第2课:冒泡排序与选择排序 第3课:二分查找算法 第4课:用递归实现二分查找 第5课:单向链表的实现         本文汇总了C语言在数据结构入门阶段的多个核心主题。包括文件操作(fopen、读写、指针)、基础排序算法(冒泡、选择)与查找算法(顺序、二分查找及其递归实现)的原理与代码实现,并简要介绍了单向链表的存储特点。通过对比和多个代码示例,为理解更复杂的数据结构与算法打下坚实基础。 第十三章 基础数据结构 第1课:复习文件操作 fopen函数的参数中,没有写具体路径,则表示在程序运行的当前目录下(相对路径);写了具体路径就是绝对路径。 文件结尾标识符EOF的使用 案例1:用feof判断读取下面文件中一个个字符: 代码: int main(){        FILE *p=fopen("d:\\c1\\gcc\

By Ne0inhk

【C++】哈希表:简单易懂的核心讲解(含实战用法)

哈希表(Hash Table)是 C++ 中高效的键值对(key-value)存储结构,核心优势是 插入、查找、删除操作的平均时间复杂度接近 O (1)—— 比数组查找(O (n))、有序容器(如 map,O (log n))快得多,日常开发中常用来解决 “快速查找 / 去重 / 统计” 类问题。 一、先搞懂:哈希表到底是什么?(大白话版) 你可以把哈希表想象成一个 “带编号的快递柜”: * key(键):快递的 “取件码”(唯一标识); * value(值):快递本身(要存储的数据); * 哈希函数:把 “取件码”(key)转换成 “柜子编号”

By Ne0inhk