前面文章，点击下面链接 我的Python教程，不断整理，反复学习 今日，我决定继续更新Python教程，今天就开始了七十五、Python | Leetcode哈希表系列。...其实，哈希表就是一个具备映射关系的表，我们可以通过映射关系由键找到值。...LeetCode 第 136题：只出现一次的数字 #给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。...# 如果任意一值在数组中出现至少两次，函数返回 true 。如果数组中每个元素都不相同，则返回 false 。...第一个只出现一次的字符 #在字符串 s 中找出第一个只出现一次的字符。如果没有，返回一个单空格。s 只包含小写字母。
题目描述：在字符串 s 中找出第一个只出现一次的字符。如果没有，返回一个单空格。 解法：哈希表 思路很简单。...遍历两次字符串 s: 第一次使用哈希表统计字符出现次数 第二次检查字符出现次数是否为 1，若为 1，直接返回字符。...// ac地址：https://leetcode-cn.com/problems/di-yi-ge-zhi-chu-xian-yi-ci-de-zi-fu-lcof/ // 原文地址：https://xxoo521
测试基准使用国际广泛认可的TPC-H，针对8张表，完成22条SQL语句定义的计算需求（Q1到Q22）。测试采用单机12线程，数据总规模100G。TPC-H对应的SQL都比较长，这里就不详细列出了。...Q1是简单的单表遍历计算分组汇总，对比测试结果如下： CH计算Q1的表现要好于ORA，说明CH的列式存储做得不错，单表遍历速度很快。而ORA主要吃亏在使用了行式存储，明显要慢得多了。...坊间传说，CH只擅长做单表遍历运算，有关联运算时甚至跑不过MySQL，看来并非虚妄胡说。想用CH的同学要掂量一下了，这种场景到底能有多大的适应面？...而CH算法优化能力又很差，其优化引擎在这个测试中没有起作用，只能遍历两次，所以性能下降了一倍。...也就是说，情况复杂化之后，CH的优化引擎又不起作用了。与SQL不同，SPL把TopN看成是一种聚合运算，和sum、count这类运算的计算逻辑是一样的，都只需要对原数据遍历一次。
和哈希表是啥关系？其主要作用和应用场景到底在哪里？ 简单来说 散列函数主要就是：将一个二进制串 通过一定的算法计算以后 得到一个新的二进制串。这个计算的方法就是散列函数。...也叫哈希函数，得到的值就是哈希值 那么要设计一个散列函数还需要几个特性： 1.通过哈希值不能得到原始的值。...也就是说:LinkedHashMap的基础存储也是用数组，只不过，除了用数组，他还单独维护了一个双向链表，这个双向链表就把 整个 （数组+单链表是java中哈希表的基础实现）给串起来，而实现LRU的数据结构就是...哈希表还有什么妙用？ 额，生产环境上其实有很多地方都在用hashmap，大家可以自行搜索一下，这里仅奉送一个简单的leetcode算法题。...该题详细解析地址在这里【LeetCode题解---1】Two Sum 两数求和问题： 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。
一、题目 1、算法题目 “给定一个整数数组，如果任一值在数组中出现至少两次返回true。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 217....存在重复元素 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 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 。...nums = [1,2,3,1] 输出： true 示例 2： 输入： nums = [1,2,3,4] 输出： false 二、解题 1、思路分析 题意要求在一个整数数组中，是否存在一个数值在数组中存在两次...对于是否存在重复元素，比较简单的方式是使用哈希表，对于数组中每个元素都插入哈希表，在插入的时候如果发现该元素已经加入到哈希表中，就说明存在重复元素。...三、总结 创建一个哈希表，从左到右遍历数组。 检测哈希表中是否存在当前字符，若存在，直接返回结果。 不存在，将当前字符加入哈希表，继续遍历。
1）哈希函数与哈希表 2）布隆过滤器详解 3）一致性哈希结构 4）并查集结构与应用（岛问题） 第六：章图算法 1）图结构的表示方法 2）图的深度优先遍历与宽度优先遍历 3）拓扑排序问题 4）最小生成树问题...5）单源最短路径问题 第七：前缀树、堆结构和贪心算法 1）前缀树 2）堆结构的扩展与应用 3）介绍贪心算法及其相关题目 4）在面试中如何快速的尝试出贪心策略 第八：暴力递归到动态规划 1）递归 2）动态规划...介绍二叉树前序遍历非递归遍历算法（手写代码） 介绍大顶堆和小顶堆 从一组数中找出和为sum的三个数（leetcode） 冒泡排序(手写代码) 写 find 函数，在目标串中匹配模式串（要考虑中文字符的情况...Q1：给定一个1T的单词文件，文件中每一行为一个单词，单词无序且有重复，当前有5台计算机。请问如何统计词频？...扔硬币，连续出现两次正面即结束，问扔的次数期望 有100W个集合，每个集合中的word是同义词，同义词具有传递性， 比如集合1中有word a, 集合2中也有word a, 则集合1，2中所有词都是同义词
以下是官方的详解，只能说厉害了，真的没想到这个，通过将数组存到哈希表来获取它的索引，然后再次进行循环，判断是否有值符合要求，厉害 为了对运行时间复杂度进行优化，我们需要一种更有效的方法来检查数组中是否存在目标元素...哈希表。 通过以空间换取速度的方式，我们可以将查找时间从 O(n)O(n) 降低到 O(1)O(1)。哈希表正是为此目的而构建的，它支持以 近似 恒定的时间进行快速查找。...但只要你仔细地挑选哈希函数，在哈希表中进行查找的用时应当被摊销为 O(1)O(1)。 一个简单的实现使用了两次迭代。在第一次迭代中，我们将每个元素的值和它的索引添加到表中。...然后，在第二次迭代中，我们将检查每个元素所对应的目标元素（target - nums[i]target−nums[i]）是否存在于表中。...事实证明，我们可以一次完成。在进行迭代并将元素插入到表中的同时，我们还会回过头来检查表中是否已经存在当前元素所对应的目标元素。如果它存在，那我们已经找到了对应解，并立即将其返回。
组合总和题解集合 回溯法 总结 ---- 回溯法 这里还是把问题转化为多叉树的遍历问题，但是这里需要提前对数组进行排序，用来去除重复结果，如果不懂排序如何去重的建议先看leetcode 40....但是轮到2的时候，也会把数组所有元素过一遍，挨个进行组合试探，因此又和前面的1进行了一遍组合，相当于进行了两次重复的组合 解决方法: 在进行当前元素选择时，只考虑与当前元素下标大的包括自身在内的元素进行匹配组合...candidates[i]); dfs(candidates, target - candidates[i], num, i); num.pop_back(); } } }; 注意与leetcode...candidates, target - candidates[i], num, i); num.pop_back(); } } }; ---- 总结 如果这里出现了重复数字，那么这里还可以用排序后哈希法去重...，但是这里没有重复数字，因此哈希法去重在这里不起作用
其中“数组中同一元素不能使用两遍”这个限制条件有一定的歧义，迷惑了很多人，我在第一次做题的时候就很困惑：循环两次算是“使用两遍”吗？...结合官方给出的双层for循环方法，仔细分析之后，才明白这里的“使用两遍”并不是读取或遍历两次，而是指计算和时不能使用两次。...方案二：哈希表 说到哈希表，它是在算法中经常会用到的一种数据存储结构，可以根据key轻易的获得对应的value值。甚至可以说，每当遇到一个新算法时，都要优先考虑一下能否通过哈希表的形式来解决。...因为一旦出现哈希冲突，查找用时可能会退化到 O(n)。但只要仔细地挑选哈希函数，在哈希表中进行查找的用时应当被摊销为 O(1)。...在本题中，就可以拿空间换时间，先创建一个哈希表，对于每一个 x，首先查询哈希表中是否存在target - x，如果不存在则将 x 插入到哈希表中，如果存在则返回key对应的坐标和当前元素的坐标。
力扣题目： 给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 说明： 你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？...来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/single-number ?...解题思路 暴力破解 遍历一次数组，使用哈希表来存储数组中每个元素出现的次数； 然后再遍历这个哈希表，找到只出现一次的数字 func singleNumber(nums []int) int {...== 1{ re = k break } } return re } 题目要求不使用额外空间，上面我们使用了一个额外的哈希表...因为给定的题目指定，确保是一个非空的数组，且有一个出现一次的元素，其余都会出现两次。使用异或运算，我们将所有元素做异或操作，这样相同的元素会消去，最后剩下独一无二的那个元素。
示例 s = "leetcode" 返回 0 s = "loveleetcode" 返回 2 题解 /** * @param {string} s * @return {number} */ var...(let i=0;i<n;++i){ if(hashTable[s[i]] === 1) return i; } return -1; }; 思路 我们可以对字符串进行两次遍历...，在第一次遍历时，我们使用哈希映射统计出字符串中每个字符出现的次数，在第二次遍历时，我们只要遍历到了一个只出现一次的字符，那么就返回它的索引，否则在遍历结束后返回-1即可。...当然此处是使用的哈希表进行存储，如果使用两个数组进行存储的话可能会快一些，哈希表要计算HashCode，然后再按照HashCode取索引，当字符串比较长的时候可能还会引起Hash表底层数据的扩容从而产生...首先建立一个哈希表，直接构建没有原型的对象即可，之后使用数组的原型方法forEach循环这个字符串，构建哈希表，在键不存在时将此键的值设置为1，否则就自增值，之后获取字符串长度，建立循环，如果这个键在哈希表中的值为
在写代码之前没有考虑时间复杂度只是想着运行结果正确就行，后来看了看解答原来还可以用哈希表，又用哈希表的方法对运行时间复杂度进行优化。...} } throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); } 题目解答： 简单的实现使用了两次迭代...在第一次迭代中，我们将每个元素的值和它的索引添加到表中。...然后，在第二次迭代中，我们将检查每个元素所对应的目标元素（target−nums[i]target - nums[i]target−nums[i]）是否存在于表中。...IllegalArgumentException("No two sum solution"); } ---- Python 用python写的时候思路跟java一样就是用一个嵌套循环把nums列表遍历两次
# LeetCode-448-找到所有数组中消失的数字 给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的 整型数组，数组中的元素一些出现了两次，另一些只出现一次。...示例1： 输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [5,6] # 解题思路 方法1、哈希表： 排序后的复杂度不符合要求，写一个需要空间要求的。...利用一个O(n)空间的哈希表进行数据存储，之后进行数组的遍历，判断是否有i这个值在哈希表内，如果不在则就是消失的数字。...方法2、原地修改： 原地修改具有技巧性，不容易想到，详见https://leetcode-cn.com/problems/find-all-numbers-disappeared-in-an-array...不能使用额外的空间，两次循环时间复杂度为 2O(n)，即为 O(n)。
题目描述：给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的 整型数组，数组中的元素一些出现了两次，另一些只出现一次。...解法 1：哈希表 算法流程如下： 准备一个哈希表 map，结构是number-boolean 遍历原数组，将每个元素在 map 中的值设为 true 从 1 到 n，检查map[i]是否为 true。...这个过程需要为哈希表开辟 O(N)空间，时间复杂度是 O（N）。...map[i]) res.push(i); } return res; }; 解法 2: 原地哈希 和Leetcode 442.数组中重复的数据的解法相似：使用符号来标记元素是否出现过。...不需要开辟空间给哈希表，时间复杂度是 O（N）。
一般会将各种类型的关键字先转换为整数类型，再通过哈希函数，将其映射到哈希表中。...这样在插入关键字的时候，只需要通过哈希函数 Hash(key) 计算出对应的哈希地址 i，然后将其以链表节点的形式插入到以 T[i] 为头节点的单链表中。...哈希冲突：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址 哈希表的两个核心问题是：「哈希函数的构建」和「哈希冲突的解决方法」。...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 。...例如，"9001 discuss.leetcode.com" 就是一个 计数配对域名 ，表示 discuss.leetcode.com 被访问了 9001 次。
方法二：哈希表 判断两个链表是否相交，可以使用哈希集合存储链表节点。 首先遍历链表 headA，将链表中的每个节点加入哈希表中。然后遍历链表 headB，判断节点是否在哈希表中。...如果链表 headB 中的所有节点都不在哈希集合中，则两个链表不相交，返回 null。 时间复杂度： O(m+n)，需要遍历两个链表各一次。...则通过判断栈顶的节点是否相等即可判断两个单链表是否相交。因为我们知道，若两个链表相交，则从第一个相交节点开始，后面的节点都相交。...需要遍历两个链表各两次，一次是入栈，一次是出栈。 空间复杂度： O(m+n)，需要使用两个栈存储链表 headA 和 headB 的所有结点。...相交链表 - LeetCode 判断两个单链表是否相交及找到第一个交点原创 -CSDN
，我又回来了，隔了一个星期没有刷题了 在这一个星期我想了很多，Java虽然上手容易，用着也很顺手，我目前最熟悉的也还是Java，但是Java语言的设计局限了它不能做很底层的东西，它实用性很强，但是LeetCode...冗余就是在数组中出现次数大于等于两次的元素。 解题思路 笨的方法是像选择排序那样逐个逐个比较，但是这种方法不可取，太慢。一定要争取只遍历一次。...所以我想到了哈希表，第一次用C++刷LeetCode，我搜索了好半天文档，才搞明白了C++哈希表的使用。...大致思路就是：在遍历的同时判断当前元素有没有在哈希表里,如果没有，就将当前元素值作为key加入哈希表，value就设为1好了，注意，要将数组元素作为key加入哈希表，寻找的时候就搜有没有这个key就好了...我很惊讶排序的用时竟然要比我用哈希表的用时还要短，后来想了想也是，我虽然是一次遍历，但是每个元素我都需要查找哈希表，即使哈希表访问任何元素的用时是常量，但是访问的次数非常多，因此耗时增加了。
提示：可以和《【LeetCode 136.只出现一次的数字 I】巧用异或运算》 类比。 解法 1: 最直观的哈希表 解决思路很简单，直接遍历一边数组，然后统计每个数字的出现次数，存入哈希表中。...然后再遍历哈希表中的记录，返回出现次数为 1 的数字。...num, times] of map.entries()) { if (times === 1) return num; } }; 但是，这种解法利用了额外的O(N)空间来开辟哈希表...那么求 d 的值的表达式是：2 * d = 3*(a + b + c + d) - (3a + 3b + 3c + d) 为了计算(a + b + c + d)，可以将数组去重后，再求和。...1；否则，说明出现一次的数字这一位是 1 继续检查第 2 位，一直到 32 位，结束 代码实现如下： // ac地址：https://leetcode-cn.com/problems/single-number-ii
关于代码的一切尽在「代码随想录」 接下来我们要明确 哈希法可以用来解决什么问题， 「当我们需要判断一个元素是否出现过的时候，就要考虑哈希表。」...这道题目重点是，题目中说了会 「无限循环」， 那么也就是说 求和的过程中，sum会重复出现，这对我们解题很重要，这样我们就可以使用哈希法，来判断这个sum是否重复出现，如果重复了就是return false...还有就是求和的过程，如果对取数值各个位上的单数操作不熟悉的话，做这道题也会比较艰难。...本题使用哈希表映射的方法。 那么为什么18. 四数之和，0015.三数之和不适用哈希表映射的方法呢，感觉上 这道题目都是四个数之和都可以用哈希，三数之和怎么就用不了哈希呢。.../youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0015.三数之和.md 总结 「哈希法的本质是空间换时间，通过数组，set和map将数据已经预处理，从而通过
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