hash表 算法模板和相关题目

706. 设计哈希映射

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不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希映射

具体地说，你的设计应该包含以下的功能

• put(key, value)：向哈希映射中插入(键,值)的数值对。如果键对应的值已经存在，更新这个值。
• get(key)：返回给定的键所对应的值，如果映射中不包含这个键，返回-1。
• remove(key)：如果映射中存在这个键，删除这个数值对。

示例：

MyHashMap hashMap = new MyHashMap();
hashMap.put(1, 1);          
hashMap.put(2, 2);         
hashMap.get(1);            // 返回 1
hashMap.get(3);            // 返回 -1 (未找到)
hashMap.put(2, 1);         // 更新已有的值
hashMap.get(2);            // 返回 1 
hashMap.remove(2);         // 删除键为2的数据
hashMap.get(2);            // 返回 -1 (未找到) 

注意：

• 所有的值都在 [0, 1000000]的范围内。
• 操作的总数目在[1, 10000]范围内。
• 不要使用内建的哈希库。

class Bucket:
    def __init__(self):
        self.bucket = []

    def get(self, key):
        for (k, v) in self.bucket:
            if k == key:
                return v
        return -1

    def update(self, key, value):
        found = False
        for i, kv in enumerate(self.bucket):
            if key == kv[0]:
                self.bucket[i] = (key, value)
                found = True
                break

        if not found:
            self.bucket.append((key, value))

    def remove(self, key):
        for i, kv in enumerate(self.bucket):
            if key == kv[0]:
                del self.bucket[i]


class MyHashMap(object):

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        # better to be a prime number, less collision
        self.key_space = 2069
        self.hash_table = [Bucket() for i in range(self.key_space)]


    def put(self, key, value):
        """
        value will always be non-negative.
        :type key: int
        :type value: int
        :rtype: None
        """
        hash_key = key % self.key_space
        self.hash_table[hash_key].update(key, value)


    def get(self, key):
        """
        Returns the value to which the specified key is mapped, or -1 if this map contains no mapping for the key
        :type key: int
        :rtype: int
        """
        hash_key = key % self.key_space
        return self.hash_table[hash_key].get(key)


    def remove(self, key):
        """
        Removes the mapping of the specified value key if this map contains a mapping for the key
        :type key: int
        :rtype: None
        """
        hash_key = key % self.key_space
        self.hash_table[hash_key].remove(key)


# Your MyHashMap object will be instantiated and called as such:
# obj = MyHashMap()
# obj.put(key,value)
# param_2 = obj.get(key)
# obj.remove(key)

128. 哈希函数

中文English

在数据结构中，哈希函数是用来将一个字符串（或任何其他类型）转化为小于哈希表大小且大于等于零的整数。一个好的哈希函数可以尽可能少地产生冲突。一种广泛使用的哈希函数算法是使用数值33，假设任何字符串都是基于33的一个大整数，比如：

hashcode("abcd") = (ascii(a) * 333 + ascii(b) * 332 + ascii(c) *33 + ascii(d)) % HASH_SIZE 

                              = (97* 333 + 98 * 332 + 99 * 33 +100) % HASH_SIZE

                              = 3595978 % HASH_SIZE

其中HASH_SIZE表示哈希表的大小(可以假设一个哈希表就是一个索引0 ~ HASH_SIZE-1的数组)。

给出一个字符串作为key和一个哈希表的大小，返回这个字符串的哈希值。

Example

样例 1:

输入:  key = "abcd", size = 1000
输出: 978	
样例解释：(97 * 33^3 + 98*33^2 + 99*33 + 100*1)%1000 = 978

样例 2:

输入:  key = "abcd", size = 100
输出: 78	
样例解释：(97 * 33^3 + 98*33^2 + 99*33 + 100*1)%100 = 78

Clarification

对于这个问题，您没有必要设计自己的哈希算法或考虑任何冲突问题，您只需要按照描述实现算法.

class Solution:
    """
    @param key: A string you should hash
    @param HASH_SIZE: An integer
    @return: An integer
    """
    def hashCode(self, key, HASH_SIZE):
        # write your code here
        ans = 0
        for x in key:
            ans = (ans *33 + ord(x))%HASH_SIZE
            
        return ans

129. 重哈希

中文English

哈希表容量的大小在一开始是不确定的。如果哈希表存储的元素太多（如超过容量的十分之一），我们应该将哈希表容量扩大一倍，并将所有的哈希值重新安排。假设你有如下一哈希表：

size=3, capacity=4

[null, 21, 14, null]
       ↓    ↓
       9   null
       ↓
      null

哈希函数为：

int hashcode(int key, int capacity) {
    return key % capacity;
}

这里有三个数字9，14，21，其中21和9共享同一个位置因为它们有相同的哈希值1(21 % 4 = 9 % 4 = 1)。我们将它们存储在同一个链表中。

重建哈希表，将容量扩大一倍，我们将会得到：

size=3, capacity=8

index:   0    1    2    3     4    5    6   7
hash : [null, 9, null, null, null, 21, 14, null]

给定一个哈希表，返回重哈希后的哈希表。

Example

样例 1

输入 : [null, 21->9->null, 14->null, null]
输出 : [null, 9->null, null, null, null, 21->null, 14->null, null]

"""
Definition of ListNode
class ListNode(object):

    def __init__(self, val, next=None):
        self.val = val
        self.next = next
"""
class Solution:
    """
    @param hashTable: A list of The first node of linked list
    @return: A list of The first node of linked list which have twice size
    """
    def rehashing(self, hashTable):
        # write your code here
        HASH_SIZE = 2 * len(hashTable)
        new_hash_table = [None for _ in range(HASH_SIZE)]
        
        for item in hashTable:
            point = item
            while point != None:
                self._add_node(new_hash_table, point.val)
                point = point.next
                
        return new_hash_table 
                
    def _add_node(self, new_hash_table, value):
        index = value % (len(new_hash_table))
        if new_hash_table[index] == None:
            new_hash_table[index] = ListNode(value)
        else:
            self._add_list_node(new_hash_table[index], value)
    
    
    def _add_list_node(self, node, value):
        if node.next != None:
            self._add_list_node(node.next, value)
        else:
            node.next = ListNode(value)
        

138. 子数组之和

中文English

给定一个整数数组，找到和为零的子数组。你的代码应该返回满足要求的子数组的起始位置和结束位置

Example

样例 1:

输入: [-3, 1, 2, -3, 4]
输出: [0,2] 或 [1,3]	
样例解释： 返回任意一段和为0的区间即可。

样例 2:

输入: [-3, 1, -4, 2, -3, 4]
输出: [1,5]

Notice

至少有一个子数组的和为 0

class Solution:
    """
    @param nums: A list of integers
    @return: A list of integers includes the index of the first number and the index of the last number
    """
    def subarraySum(self, nums):
        # write your code here
        prefix_hash = {0:-1}
        prefix_sum = 0
        for index, num in enumerate(nums):
            prefix_sum += num
            if prefix_sum in prefix_hash.keys():
                return [prefix_hash[prefix_sum]+1, index]
            prefix_hash[prefix_sum] = index
        
        return [-1, -1]

325. 和等于 k 的最长子数组长度

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给定一个数组 nums 和一个目标值 k，找到和等于 k 的最长子数组长度。如果不存在任意一个符合要求的子数组，则返回 0。

注意:
 nums 数组的总和是一定在 32 位有符号整数范围之内的。

示例 1:

输入: nums = [1, -1, 5, -2, 3], k = 3
输出: 4 
解释: 子数组 [1, -1, 5, -2] 和等于 3，且长度最长。

示例 2:

输入: nums = [-2, -1, 2, 1], k = 1
输出: 2 
解释: 子数组 [-1, 2] 和等于 1，且长度最长。

进阶:
你能使时间复杂度在 O(n) 内完成此题吗?

class Solution:
    def maxSubArrayLen(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        prefix_hash = {0:-1}
        prefix_sum = 0
        ans = 0
        for index, num in enumerate(nums):
            prefix_sum += num
            if prefix_sum-k in prefix_hash.keys():
                ans = max(index-prefix_hash[prefix_sum-k], ans)
                
            if prefix_sum not in prefix_hash.keys():
                prefix_hash[prefix_sum] = index
        
        return ans

560. 和为K的子数组

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给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。

示例 1 :

输入:nums = [1,1,1], k = 2
输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。

说明 :

1. 数组的长度为 [1, 20,000]。
2. 数组中元素的范围是 [-1000, 1000] ，且整数 k 的范围是 [-1e7, 1e7]。

class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        prefix_hash = {0:1}
        prefix_sum = 0
        ans = 0
        for index, num in enumerate(nums):
            prefix_sum += num
            if prefix_sum-k in prefix_hash.keys():
                ans += prefix_hash[prefix_sum-k]
                
            prefix_hash[prefix_sum] = prefix_hash.setdefault(prefix_sum, 0) + 1
        
        return ans