精选算法面试 - 哈希表

一.简介

哈希表（Hash Table，也叫散列表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做哈希函数，存放记录的数组称做哈希表。

二.案例

给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

示例 1:

输入: s = "anagram", t = "nagaram"

输出: true

实现 1-排序

t 是 ss 的异位词等价于「两个字符串排序后相等」。因此我们可以对字符串 ss 和 tt 分别排序，看排序后的字符串是否相等即可判断。此外，如果 ss 和 tt 的长度不同，tt 必然不是 ss 的异位词。

class Solution {    public boolean isAnagram(String s, String t) {        if (s.length() != t.length()) {            return false;        }        char[] str1 = s.toCharArray();        char[] str2 = t.toCharArray();        Arrays.sort(str1);        Arrays.sort(str2);        return Arrays.equals(str1, str2);    }}

复杂度：

时间复杂度：O(nlog n)，其中 n 为 s 的长度。排序的时间复杂度为 O(nlogn)，比较两个字符串是否相等时间复杂度为 O(n)，因此总体时间复杂度为 O(nlogn+n)=O(nlogn)。

空间复杂度：O(logn)。排序需要 O(logn) 的空间复杂度。注意，在某些语言（比如 Java & JavaScript）中字符串是不可变的，因此我们需要额外的 O(n) 的空间来拷贝字符串。但是我们忽略这一复杂度分析，因为：

这依赖于语言的细节；

这取决于函数的设计方式，例如，可以将函数参数类型更改为 char[]。

实现 2-哈希

从另一个角度考虑，t 是 s 的异位词等价于「两个字符串中字符出现的种类和次数均相等」。由于字符串只包含 26 个小写字母，因此我们可以维护一个长度为 26 的频次数组 table，先遍历记录字符串 s 中字符出现的频次，然后遍历字符串 t，减去 table 中对应的频次，如果出现 table[i]<0，则说明 t 包含一个不在 s 中的额外字符，返回 false 即可。

class Solution {    public boolean isAnagram(String s, String t) {        if (s.length() != t.length()) {            return false;        }        int[] table = new int[26];        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {            table[s.charAt(i) - 'a']++;        }        for (int i = 0; i < t.length(); i++) {            table[t.charAt(i) - 'a']--;            if (table[t.charAt(i) - 'a'] < 0) {                return false;            }        }        return true;    }}

参考

https://leetcode-cn.com/problems/valid-anagram/description/?utmsource=LCUS&utmmedium=ipredirect&utmcampaign=transfer2china