文章目录
- 一、两数之和
- 1. 题目描述
- 2. 示例
- 3. 解题思路
- 4. 代码实现(Java)
- 5. 复杂度分析
- 二、字母异位词分组
- 1. 题目描述
- 2. 示例
- 3. 解题思路
- 4. 代码实现(Java)
- 5. 复杂度分析
- 三、最长连续序列
- 1. 题目描述
- 2. 示例
- 3. 解题思路
- 4. 代码实现(Java)
- 5. 复杂度分析
在力扣(LeetCode)平台上,热题 100 是许多开发者提升算法能力的必刷清单。今天,我们就来详细解析热题 100 中与哈希相关的三道题,帮助大家更好地理解解题思路和技巧。
一、两数之和
1. 题目描述
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。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
2. 示例
示例 1:
输入:nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
输出:[0, 1]
解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9
,返回 [0, 1]
。
示例 2:
输入:nums = [3, 2, 4], target = 6
输出:[1, 2]
解释:因为 nums[1] + nums[2] == 6
,返回 [1, 2]
。
示例 3:
输入:nums = [3, 3], target = 6
输出:[0, 1]
解释:因为 nums[0] + nums[1] == 6
,返回 [0, 1]
。
3. 解题思路
这道题是力扣上的经典入门题,主要考察哈希表的应用。我们可以使用哈希表来存储数组中的元素及其下标,然后遍历数组,对于每个元素,检查 target - nums[i]
是否在哈希表中存在。如果存在,则找到了答案。
4. 代码实现(Java)
java">import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
int complement = target - nums[i];
if (map.containsKey(complement)) {
return new int[] { map.get(complement), i };
}
map.put(nums[i], i);
}
throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}
}
5. 复杂度分析
- 时间复杂度 :O(n),其中 n 是数组的长度。我们只需要遍历数组一次,对于每个元素,哈希表的查找和插入操作都是 O(1) 的。
- 空间复杂度 :O(n),需要使用哈希表存储数组中的元素及其下标。
二、字母异位词分组
1. 题目描述
给你一个字符串数组 strs
,将 所有变位词 组合在一起。变位词是指字母相同,但排列不同的字符串。
注意:输出的顺序无关紧要。
2. 示例
示例 1:
输入:strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
输出:[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]
解释:
- “bat” 没有变位词。
- “nat” 和 “tan” 是变位词。
- “ate”, “eat” 和 “tea” 是变位词。
示例 2:
输入:strs = [""]
输出:[[""]]
解释:空字符串与自身是变位词。
示例 3:
输入:strs = ["a"]
输出:[["a"]]
解释:单个字符与自身是变位词。
3. 解题思路
这道题主要考察字符串的处理和哈希表的应用。我们可以将每个字符串排序后作为哈希表的键,将变位词作为哈希表的值。具体步骤如下:
- 创建一个哈希表,键为排序后的字符串,值为变位词列表。
- 遍历字符串数组,对每个字符串进行排序,然后将其添加到哈希表中。
- 最后,将哈希表的值(即变位词列表)作为结果返回。
4. 代码实现(Java)
java">import java.util.*;
public class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
for (String str : strs) {
char[] chars = str.toCharArray();
Arrays.sort(chars);
String sortedStr = new String(chars);
if (!map.containsKey(sortedStr)) {
map.put(sortedStr, new ArrayList<>());
}
map.get(sortedStr).add(str);
}
return new ArrayList<>(map.values());
}
}
5. 复杂度分析
- 时间复杂度 :O(n * k log k),其中 n 是字符串数组的长度,k 是字符串的最大长度。对于每个字符串,我们需要进行排序,排序的时间复杂度是 O(k log k)。
- 空间复杂度 :O(n * k),需要使用哈希表存储排序后的字符串和变位词列表。
三、最长连续序列
1. 题目描述
给定一个未排序的整数数组 nums
,找出最长连续序列的长度。
要求算法的时间复杂度为 O(n)。
2. 示例
示例 1:
输入:nums = [100, 4, 200, 1, 3, 2]
输出:4
解释:最长连续序列是 [1, 2, 3, 4]
,它的长度为 4。
示例 2:
输入:nums = [0, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 0, 1]
输出:9
解释:最长连续序列是 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
,它的长度为 9。
3. 解题思路
这道题主要考察哈希表的应用和连续序列的判断。我们可以使用哈希表来存储数组中的元素及其连续序列的长度。具体步骤如下:
- 创建一个哈希表,键为数组中的元素,值为该元素的连续序列长度。
- 遍历数组,对于每个元素:
- 如果该元素不在哈希表中,检查其相邻元素(
num - 1
和num + 1
)是否在哈希表中。 - 如果相邻元素存在,更新当前元素的连续序列长度。
- 将当前元素及其连续序列长度存储到哈希表中。
- 如果该元素不在哈希表中,检查其相邻元素(
- 最后,返回哈希表中的最大连续序列长度。
4. 代码实现(Java)
java">import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Solution {
public int longestConsecutive(int[] nums) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int maxLength = 0;
for (int num : nums) {
if (!map.containsKey(num)) {
int left = map.getOrDefault(num - 1, 0);
int right = map.getOrDefault(num + 1, 0);
int length = left + right + 1;
map.put(num, length);
maxLength = Math.max(maxLength, length);
if (left > 0) {
map.put(num - left, length);
}
if (right > 0) {
map.put(num + right, length);
}
}
}
return maxLength;
}
}
5. 复杂度分析
- 时间复杂度 :O(n),其中 n 是数组的长度。我们只需要遍历数组一次,对于每个元素,哈希表的查找和插入操作都是 O(1) 的。
- 空间复杂度 :O(n),需要使用哈希表存储数组中的元素及其连续序列长度。
以上就是力扣热题 100 中与哈希相关的三道题的详细解析,希望对大家有所帮助。在实际刷题过程中,建议大家多动手实践,理解解题思路的本质,这样才能更好地应对各种算法问题。