今天，我们讲一讲，JS中针对 String类型的相关算法的解题技巧和一些注意事项。
集合与字典 ： 集合常见的形式是Set，字典常见的形式是Map Set 和 Map 主要的应用场景在于 数据重组 和 数据储存。 集合 与 字典 的区别： 共同点：集合、字典 可以储存不重复的值 不同点：集合类似于数组，元素的只有key没有value，value就是key。字典是以 key, value 的形式储存，键的范围不限于字符串，各种类型的值（包括对象）都可以当作键 时间复杂度： set或map可以用哈希表或平衡二叉搜索树实现 哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是`O(1)`，哈希表优点是
分析这个数据的意义 城市：留下数据者的所在城市，但是现在车、马、书信都很快，所以这并不是我们用来界定男女是否匹配的依据，只能说是有特殊需求，例如不接受异地恋的这种就匹配，本次我们不考虑 数字：就算是幸运数字吧 如何让大家匹配上？（合理且随机） 用HashTable（也叫HashMap）的数据结构存储大家的信息 对于可能出现冲突的hash值，使用分离链接或者线性探测解决冲突 于小姐姐稀缺，小哥哥太多,于是本次不区分性别(泪奔) 正式开始 什么是hashTable 散列表（Hash table，也叫哈希表），
本系列文章【数据结构与算法】所有完整代码已上传 github，想要完整代码的小伙伴可以直接去那获取，可以的话欢迎点个Star哦~下面放上跳转链接
哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是O(1)，哈希表优点是查找非常快，哈希表的缺点是失去了数据的顺序性，平衡二叉搜索树实现的map或set查找时间复杂度是O(logn)，它保证了数据顺序性
大家好，我是柒八九。这篇文章是我们算法探险系列的第三篇文章。是针对数据结构方面的第二篇。上一篇JS算法探险之整数中我们介绍了关于JS整数的一些基础知识和相关算法题。我们做一个简单的「前情回顾」。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标。
哈希表的英文叫 “Hash Table”，我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。
Set 类型是一个无序并唯一的键值集合，它的存储顺序不会按照插入的先后顺序进行存储。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。相对于列表，集合也有两个特点：无序、不可重复
HashSet是一个无序的集合，它不保证元素的顺序，并且允许存储null元素（只能存储一个null元素）。HashSet中不允许存储重复的元素，当尝试将一个已经存在于集合中的元素添加到HashSet中时，该元素将不会被添加。HashSet是线程不安全的，因此如果多个线程同时访问一个HashSet实例，则必须进行外部同步。
题目：给你一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现 至少两次 ，返回 true ；如果数组中每个元素互不相同，返回 false 。
简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
据我了解，前端程序员有相当一部分不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
环形队列可以用数组（大小等于n）实现，包含front（起始位置）和rear（结束位置），通常只能存储n-1项，以区分空（front==(rear+1)%n）和满（front==(rear+2)%n）的状态。
在二分搜索中提到了在有序集合中查询某个特定元素的时候，通过折半的方式进行搜索是一种很高效的算法。那能否根据特征直接定位元素，而非折半去查找？哈希表（Hash Table），也称为散列表，就是一种数据结构，用于实现键-值对的映射关系。它通过将键映射到特定的值（哈希值）来实现快速的数据检索。
哈希表是一种非常重要的数据结构，几乎所有的编程语言都直接或者间接应用这种数据结构。
使用Google Guava库来实现基于布隆过滤器的海量字符串去重是一个很好的选择。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组表示集合，并使用哈希函数将元素映射到位数组的某些位置。布隆过滤器可以高效地检查一个元素是否可能属于某个集合，但有一定的误报率。
3、复杂度是一个关于输入数据量 n 的函数。假设你的代码复杂度是 f(n)，那么就用个大写字母 O 和括号，把 f(n) 括起来就可以了，即 O(f(n))。
下面是程序锅自己对网上发布的 200 道高频面试题进行分类之后的结果。这 200 道，程序锅大概花了 7 个月刷完了，并且差不多每道题都过了好几遍。
数组操作的时间复杂度Access：O(1)Search：O(n)Insert： 平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部插入O(1)，最坏的情况下O(n)Delete；平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部删除O(1)，最坏的情况下O(n)图片167. 两数之和 II - 输入有序数组 (easy)给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ，该数组已按 非递减顺序排列 ，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers
该系列的文章，大部分都是前面文章的知识点汇总，如果想具体了解相关内容，请移步相关系列，进行探讨。
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构 。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
滑动窗口算法是较为入门题目的算法，一般是一些有规律数组问题的最优解，也就是说，如果一个数组问题可以用动态规划解，但又可以使用滑动窗口解决，那么往往滑动窗口的效率更高。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的下标。假设每种输入只会对应一个答案，且同样的元素不能被重复利用。
int[] array; 或者： int array[]; 这两种定义方式是等价的，不过第一种更符合Java的编程规范。 上面只是声明了一个引用变量array，其本质还是一个指针，而数组本身并不存在，也就是说在内存中还没有开辟那段连续的存储空间。要使用数组，必须先对数组进行初始化。
近期在做推荐系统中已读内容去重的相关内容，刚好用到了布隆过滤器，于是写了一篇文章记录分享一下。
滑动问题包含一个滑动窗口，它是一个运行在一个大数组上的子列表，该数组是一个底层元素集合。一般用来求最值问题。
数据结构是指数据在计算机内存空间中或磁盘中的组织形式 算法是完成特定任务的过程 数据类型是指一组值和一组对这些值得操作的集合。
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容，位图，布隆，海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念： 位图其实就是哈希的变形，同样通过映射来处理数据，只不过位图本身并不存储数据，而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在，1代表存在，0代表不
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求，把这些用户输入的搜索关键词记录，再离线统计分析，得到热门TopN搜索关键词。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
当元素进行 mod 运算后，可能会与其他元素的 mod 值一样，此时数组中已经有其他元素占了这个下标位置，这种存储位置重复了的情况便叫做 冲突，我们来看个例子：
由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下：
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
大家都说简历没项目写，我就帮大家找了一个项目，还附赠【搭建教程】。 在编程中，如果你想继续深入，数据结构是我们必须要懂的一块， 学习/理解数据结构的动机可能会有所不同，一方面可能是为了面试，一方面可能
Java集合类主要有2大分支，Collection及Map。 Collection体系如下：
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。 作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
注意： 为了避免返回结果存在重复元素的问题，map中哈希均只能参与一次包含的判断，当map中哈希使用过就删除，避免后面相同元素同样能判断通过
问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
国外 IT 教育学院 Educative.io 创始人 Fahim ul Haq 写过一篇过万赞的文章《The top data structures you should know for your next coding interview》,总结了程序员面试中需要掌握的 8 种数据结构知识。
本题使用哈希表的方式来解答，而Js中对象也是以HashTable进行存储的，便可以直接利用Js对象来实现哈希表，请注意题目要求结果中每个元素出现的次数应与元素在两个数组中出现次数的最小值一致，根据这个要求那么需要在哈希表中记录值出现的次数，首先定义一个HashTable用以记录值出现次数，然后定义目标数组，接着将第一个数组nums1进行遍历，在哈希表中如果没有定义这个key，那么就将这个key的值设置为1，如果已经定义了，那么就将其值自增，然后遍历第二个数组nums2，直接判断在哈希表中是否定义该key，如果定义且其计数值大于0，那么就将哈希表中该key的计数值自减，然后将该key推入数组，循环结束后返回目标数组即可。
对于基本数据类型，集合使用自动装箱减少代码量，但是如果处理固定大小的基本数据类型时，相对比较慢。
Collection接口是集合类的根接口，Java中没有提供这个接口的直接的实现类。但是却让其被继承产生了两个接口，就是Set和List。Set中不能包含重复的元素。List是一个有序的集合，可以包含重复的元素，提供了按索引访问的方式。
据我了解，相当一部分同学不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
吴师兄导读：有哪些常见的数据结构？基本操作是什么？常见的排序算法是如何实现的？各有什么优缺点？本文简要分享算法基础、常见的数据结构以及排序算法，给同学们带来一堂数据结构和算法的基础课。
什么意思呢？我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
