Day6 25/2/19 WED

【一周刷爆LeetCode,算法大神左神(左程云)耗时100天打造算法与数据结构基础到高级全家桶教程,直击BTAJ等一线大厂必问算法面试题真题详解(马士兵)】https://www.bilibili.com/video/BV13g41157hK?p=4&vd_source=04ee94ad3f2168d7d5252c857a2bf358

目录

4、表

4.1 按存储结构划分

4.1.1 哈希表

4.1.1.1 函数调用

4.1.1.2 增删改查操作

4.1.2 单链表 & 双链表​

4.1.2.1 面试时的方法论

4.2 按元素数值大小划分

4.2.1 有序表


笔记:

4、表

哈希表和链表的区别:

哈希表是根据关键码值(Key Value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到哈希表中的一个位置来访问记录,以加快查找的速度。

链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点(链表中每一个元素称为结点)组成,结点可以在运行时动态生成。

4.1 按存储结构划分

4.1.1 哈希表

4.1.1.1 函数调用

如果只有key没有value,在java中可以使用HashSet结构。

如果既有key也有value,在java中可以使用HashMap结构。

有无value数据就是set和map的唯一区别。

4.1.1.2 增删改查操作

哈希表增删改查操作的时间复杂度都是常数级别的,但这个常数时间一般较长。

map中的put()方法既是插入操作,也是更新操作,比如:

HashMap<Integer, String> testMap = new HashMap();testMap.put(1, “abc”);testMap.put(1, “ghj”);System.out.print(testMap.get(1)); //会打印出ghj,而非abc。

map插入/更新操作:map名.put(键名, 值);

map查询键是否存在的操作:map名.contsinKey(键名); //在则显示true

map查询某个键是否存在值的操作:map名.get(键名); //在则显示值,不在则返回null

map移除操作:map名.remove(键名);

set插入/更新操作:set名.add(键名);

set查询是否存在的操作:set名.contians(键名); //在则显示true

set移除操作:set名.remove(键名);

哈希表中,如果key的类型不是基础类型,是自己定义的Node等类型,存储到key中的就是内存地址;如果key是基础类型,存储的就是值而非地址。

4.1.2 单链表 & 双链表

4.1.2.1 面试时的方法论

所有链表题在做的时候,一律贯彻笔试和面试区别对待的方式。

(1)对于笔试,不用太在乎时间复杂度,一切为了时间复杂度。

(2)对于面试,时间复杂度仍重要,但也要找到空间最省的方法。

(3)重要技巧:额外数据结构记录(哈希表)、快慢指针

例题普通版:判断一个链表是否为回文结构。

笔试的做法:创建一个栈,遍历链表的时候把元素依次放进去。然后再遍历一遍链表,边遍历边弹栈,比较二者是否一样。(栈弹出的顺序是先进后出,也就是链表的逆序)

另一个做法:只把后一半链表压入栈,边遍历前一半链表边弹栈比较二者是否相同,这样空间使用从N变为了N/2。用“快慢指针”可以实现,慢指针s一次走一格,快指针f一次走两格,当快指针遍历到链表末尾的时候,慢指针正好抵达链表中央。把从慢指针指向的元素到链表末尾都压入栈。

补充,快慢指针这块需要根据题目要求去修改具体的代码。当链表为偶数时,慢指针有可能指向中线的左侧或右侧,这是边界问题,需要按题目需求去具体分析快慢指针哪个先走。

例题进阶版:要求时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)。

快慢指针中的慢指针遍历到中点的时候,慢指针边往后便利边把元素指向改为指向中点。改完后再用两个指针分别从两端往中间遍历,边遍历边比较,遍历到中点指向的null之后停止。

最后再把链表的指向改回去。

这个方法无实际作用,只是面试时纯粹为了考验编程能力。

4.2 按元素数值大小划分

4.2.1 有序表

如果只有key没有value,java中可用TreeSet结构。

如果既有key也有value,java中可用TreeMap结构。

有序表和哈希表的区别是:哈希表的key是无序的,有序表的key是有序的。

有序表中,如果key的类型不是基础类型,是自己定义的Node等类型,存储到key中的就是内存地址,而且必须设置个比较器来告诉程序如何比较非基础类型;如果key是基础类型,存储的就是值而非地址。

有序表的时间复杂度是O(logN)。

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