LeetCode Notes_#706_设计哈希映射

LeetCode Notes_#706_设计哈希映射

LeetCode

Contents

• • 题目
  • 思路分析
  • 解答
    • 复杂度分析

题目

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。

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。

思路分析

与设计HashSet一题是类似的，核心思路在于把要存储的数据利用哈希函数（散列函数）来分布到各个桶当中，然后再调用桶的增删查改方法，在桶里进行具体的操作。
与HashSet的不同之处在于，我们这里不仅仅保存一个Key,还得保存一个Value,所以桶内部的数据类型需要自己定义一个Pair类型。
看起来函数很多，以为很复杂，技巧是先在纸上把所有函数，类列出来，设计好每个函数的功能，返回值等，然后再写代码，就不容易乱了。

解答

//Pair对象用来存储键值对
class Pair<U,V>{
    public U first;
    public V second;
    public Pair(U first, V second){
        this.first = first;
        this.second = second;
    }
}
//Bucket对象作为桶，存储Pair对象
class Bucket{
    List<Pair<Integer, Integer>> bucket;

    public Bucket(){
        bucket = new LinkedList<>();
    } 

    public void bucket_add(int key, int value){
        //ERROR：这里需要用一个flag做标识
        boolean found = false;
        //如果存在这个key,就更新它
        for(Pair<Integer,Integer> pair:bucket){
            if(pair.first == key){
                pair.second = value;
                found = true;
            }
        }
        //如果不存在这个key,直接插入新的键值对
        if(!found) bucket.add(new Pair<Integer,Integer>(key, value));
    }

    public int bucket_get(int key){
        for(Pair<Integer,Integer> pair:bucket){
            if(pair.first == key) return pair.second;
        }
        return -1;
    }

    public void bucket_remove(int key){
        for(Pair<Integer,Integer> pair:bucket){
            if(pair.first == key){
                //ERROR:找到对应的key之后需要break跳出循环
                bucket.remove(pair);
                break;
            }
        }
    }
}

class MyHashMap {
    int bucketNum = 769;
    Bucket[] bucketArray;

    /** Initialize your data structure here. */
    public MyHashMap() {
        bucketArray = new Bucket[bucketNum];
        for(int i = 0;i < bucketNum;i++){
            bucketArray[i] = new Bucket();
        }   
    }

    private int hash(int key){
        return key % bucketNum;
    }
    
    /** value will always be non-negative. */
    public void put(int key, int value) {
        int bucketIndex = hash(key);
        bucketArray[bucketIndex].bucket_add(key, value);
    }
    
    /** Returns the value to which the specified key is mapped, or -1 if this map contains no mapping for the key */
    public int get(int key) {
        int bucketIndex = hash(key);
        return bucketArray[bucketIndex].bucket_get(key);
    }
    
    /** Removes the mapping of the specified value key if this map contains a mapping for the key */
    public void remove(int key) {
        int bucketIndex = hash(key);
        bucketArray[bucketIndex].bucket_remove(key);
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：O(N/K),N是所有键值对的数量，K是桶的数量
空间复杂度：O(K+M),K是桶的数量，M是已经插入的键值对的数量