GuilinDev

Lc0706

05 August 2008

706 Design HashMap

三种解法

解法一,简单数组模拟

不仅仅需要记录一个元素存在与否,还需要记录该元素对应的值是什么。

由于题目限定了数据范围 0 <= key, value <= 10^6,和 kv 的数据类型。所以可以使用 int 类型的数组实现哈希表功能。

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class MyHashMap {
    int INF = Integer.MAX_VALUE;
    int N = 1000009;
    int[] map = new int[N];

    public MyHashMap() {
        Arrays.fill(map, INF);
    }

    public void put(int key, int value) {
        map[key] = value;
    }

    public int get(int key) {
        return map[key] == INF ? -1 : map[key];
    }

    public void remove(int key) {
        map[key] = INF;
    }
}

/**
 * Your MyHashMap object will be instantiated and called as such:
 * MyHashMap obj = new MyHashMap();
 * obj.put(key,value);
 * int param_2 = obj.get(key);
 * obj.remove(key);
 */

解法二,链表来解决hash冲突,链地址法

一般情况下复杂度为 O(1),极端情况下为 O(n) + O(1)

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class MyHashMap {
    static class Node {
        int key, value;
        Node next;

        Node(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }

    // 由于使用的是「链表」,这个值可以取得很小
    Node[] nodes = new Node[10009];

    public void put(int key, int value) {
        // 根据 key 获取哈希桶的位置
        int idx = getIndex(key);
        // 判断链表中是否已经存在
        Node loc = nodes[idx], tmp = loc;
        if (loc != null) {
            Node prev = null;
            while (tmp != null) {
                if (tmp.key == key) {
                    tmp.value = value;
                    return;
                }
                prev = tmp;
                tmp = tmp.next;
            }
            tmp = prev;
        }
        Node node = new Node(key, value);

        // 头插法
        // node.next = loc;
        // nodes[idx] = node;

        // 尾插法 
        if (tmp != null) {
            tmp.next = node;
        } else {
            nodes[idx] = node;
        }
    }

    public void remove(int key) {
        int idx = getIndex(key);
        Node loc = nodes[idx];
        if (loc != null) {
            Node prev = null;
            while (loc != null) {
                if (loc.key == key) {
                    if (prev != null) {
                        prev.next = loc.next;
                    } else {
                        nodes[idx] = loc.next;
                    }
                    return;
                }
                prev = loc;
                loc = loc.next;
            }
        }
    }

    public int get(int key) {
        int idx = getIndex(key);
        Node loc = nodes[idx];
        if (loc != null) {
            while (loc != null) {
                if (loc.key == key) {
                    return loc.value;
                }
                loc = loc.next;
            }
        }
        return -1;
    }

    int getIndex(int key) {
        // 因为 nodes 的长度只有 10009,对应的十进制的 10011100011001(总长度为 32 位,其余高位都是 0)
        // 为了让 key 对应的 hash 高位也参与运算,这里对 hashCode 进行右移异或
        // 使得 hashCode 的高位随机性和低位随机性都能体现在低 16 位中
        int hash = Integer.hashCode(key);
        hash ^= (hash >>> 16);
        return hash % nodes.length;
    }
}

解法3,开放寻址法来解决hash冲突

一般情况下复杂度为 O(1),极端情况下为 O(n) + O(1)

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class MyHashMap {
    static class Node {
        int key, value;
        Node next;
        boolean isDeleted;

        Node(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }

    // 冲突时的偏移量
    int OFFSET = 1;
    Node[] nodes = new Node[10009];

    public void put(int key, int value) {
        int idx = getIndex(key);
        Node node = nodes[idx];
        if (node != null) {
            node.value = value;
            node.isDeleted = false;
        } else {
            node = new Node(key, value);
            nodes[idx] = node;
        }
    }

    public void remove(int key) {
        Node node = nodes[getIndex(key)];
        if (node != null) node.isDeleted = true;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = nodes[getIndex(key)];
        if (node == null) return -1;
        return node.isDeleted ? -1 : node.value;
    }

    // 当 map 中没有 key 的时候,getIndex 总是返回一个空位置
    // 当 map 中包含 key 的时候,getIndex 总是返回 key 所在的位置
    int getIndex(int key) {
        int hash = Integer.hashCode(key);
        hash ^= (hash >>> 16);
        int n = nodes.length;
        int idx = hash % n;
        while (nodes[idx] != null && nodes[idx].key != key) {
            hash += OFFSET;
            idx = hash % n;
        }
        return idx;
    }
}