数据结构与算法——哈希表与字符串

文章目录

1.预备知识
- 1.1 最简单的哈希——统计字符个数
- 1.2 哈希表排序整数
- 1.3 哈希映射的问题
2.最长回文串
- 2.1 题目描述
- 2.2 C++代码实现
3.单词规律
- 3.1 题目描述
- 3.2 算法思路
- 3.3 C++代码实现
4.字母异位词分组
- 4.1 题目描述
- 4.2 算法思路
- 4.3 C++代码实现
5.无重复字符的最长子串
- 5.1 题目描述
- 5.2 算法思路
- 5.3 C++代码实现
6.重复的DNA序列
- 6.1 题目描述
- 6.2 算法思路
- 6.3 C++代码实现
7.最小覆盖子串
- 7.1 题目描述
- 7.2 算法思路
- 7.3 C++代码实现

1.预备知识

1.1 最简单的哈希——统计字符个数

1.题目描述

输入一个字符串，输出字符串中每个字符的个数
例如：simple_hash(“abcdefgaaxxy”)
输出：
[a][97]:3
[b][98]:1
[c][99]:1
[d][100]:1
[e][101]:1
[f][102]:1
[g][103]:1
[x][120]:2
[y][121]:1

2.C++代码实现

class solution {public://1.最简单的哈希，输入字符串，输出字符串中重复字符的个数void simple_hash(string str){int char_map[128] = { 0 };for (int i = 0; i < str.length(); i++) {char_map[str[i]]++;}for (int i = 0; i < 128; i++) {if (char_map[i] > 0) {printf("[%c][%d]:%d\n", i, i, char_map[i]);}}}
};

1.2 哈希表排序整数

1.题目描述

输入：{999，1,444，7，20，9，1，3,7,7}
输出：1,1，3，7,7,7,9，444,999

2.C++代码实现

class solution {public:vector<int> sort_hash(vector<int>& array){vector<int> result;int hash_map[1000] = {0};for (int i = 0; i < array.size(); i++) {hash_map[array[i]]++;}for (int i = 0; i < 1000; i++) {for (int j = 0; j < hash_map[i]; j++) {result.push_back(i);}}return result;}
};

1.3 哈希映射的问题

1.任意元素的哈希映射

2.哈希映射发生冲突

3.拉链法解决冲突问题

int solution::hash_func(int key, int table_len) {return key % table_len;
}
void solution::insert(ListNode* hash_table[], ListNode* node, int table_len) {int hash_key = hash_func(node->val, table_len);node->next = hash_table[hash_key];hash_table[hash_key] = node;
}
bool solution::search(ListNode* hash_table[], int value, int table_len) {int hash_key = hash_func(value, table_len);ListNode* head = hash_table[hash_key];while (head) {if (value == head->val) {return true;}head = head->next;}return false;
}

2.最长回文串

2.1 题目描述

给定一个包含大写字母和小写字母的字符串，找到通过这些字母构造成的最长的回文串。

在构造过程中，请注意区分大小写。比如 “Aa” 不能当做一个回文字符串。

示例 1:
输入:
“abccccdd”
输出:
7
解释:
我们可以构造的最长的回文串是"dccaccd", 它的长度是 7。

2.2 C++代码实现

class Solution {public:int longestPalindrome(string s) {int array[123]={0};int count=0;for(int i=0;i<s.size();i++){array[s[i]]++;if(array[s[i]]%2==0){count+=2;}}if(count<s.size()){count++;}return count;}
};

3.单词规律

3.1 题目描述

给定一种规律 pattern 和一个字符串 str ，判断 str 是否遵循相同的规律。

这里的遵循指完全匹配，例如， pattern 里的每个字母和字符串 str 中的每个非空单词之间存在着双向连接的对应规律。

示例1:输入: pattern = "abba", str = "dog cat cat dog"
输出: true示例 2:输入:pattern = "abba", str = "dog cat cat fish"
输出: false示例 3:输入: pattern = "aaaa", str = "dog cat cat dog"
输出: false示例 4:输入: pattern = "abba", str = "dog dog dog dog"
输出: false

3.2 算法思路

3.3 C++代码实现

class Solution {public:bool wordPattern(string pattern, string s) {map<string,char> word_map;int used[128]={0};string word;int pos=0;s.push_back(' ');for(int i=0;i<s.length();i++){if(s[i]==' '){if(pos==pattern.length()){return false;}if(word_map.find(word)==word_map.end()){if(used[pattern[pos]]==1){return false;}word_map[word]=pattern[pos];used[pattern[pos]]=1;}else{if(word_map[word]!=pattern[pos]){return false;}}pos++;word="";}else{word+=s[i];}}if(pos!=pattern.length()){return false;}return true;}
};

4.字母异位词分组

4.1 题目描述

给定一个字符串数组，将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。

示例:输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
输出:
[["ate","eat","tea"],["nat","tan"],["bat"]
]

4.2 算法思路

4.3 C++代码实现

class Solution {public:vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {map<string,vector<string>> anagram;vector<vector<string>> result;for(int i=0;i<strs.size();i++){string str=strs[i];sort(str.begin(),str.end());if(anagram.find(str)==anagram.end()){vector<string> item;anagram[str]=item;}anagram[str].push_back(strs[i]);}map<string,vector<string>>::iterator it;for(it=anagram.begin();it!=anagram.end();it++){result.push_back((*it).second);}return result;}
};

5.无重复字符的最长子串

5.1 题目描述

给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

示例 1:输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。示例 2:输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。示例 3:输入: s = "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。示例 4:输入: s = ""
输出: 0

5.2 算法思路

5.3 C++代码实现

class Solution {public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {int begin=0;int result=0;string word="";int char_map[128]={0};for(int i=0;i<s.length();i++){char_map[s[i]]++;if(char_map[s[i]]==1){word+=s[i];if(result<word.length()){result=word.length();}}else{while(begin<i&&char_map[s[i]]>1){char_map[s[begin]]--;begin++;}word="";for(int j=begin;j<=i;j++){word+=s[j];}}}return result;}
};

6.重复的DNA序列

6.1 题目描述

所有 DNA 都由一系列缩写为 ‘A’，‘C’，‘G’ 和 ‘T’ 的核苷酸组成，例如：“ACGAATTCCG”。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。

编写一个函数来找出所有目标子串，目标子串的长度为 10，且在 DNA 字符串 s 中出现次数超过一次。

示例 1：输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT"
输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"]示例 2：输入：s = "AAAAAAAAAAAAA"
输出：["AAAAAAAAAA"]

6.2 算法思路

6.3 C++代码实现

class Solution {public:vector<string> findRepeatedDnaSequences(string s) {map<string,int> word_map;vector<string> result;for(int i=0;i<s.length();i++){string word=s.substr(i,10);if(word_map.find(word)==word_map.end()){word_map[word]=1;}else{word_map[word]++;}}map<string,int>::iterator it;for(it=word_map.begin();it!=word_map.end();it++){if(it->second>1){result.push_back(it->first);}}return result;}
};

7.最小覆盖子串

7.1 题目描述

给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 “” 。

注意：如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。

示例 1：输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出："BANC"示例 2：输入：s = "a", t = "a"
输出："a"

7.2 算法思路

7.3 C++代码实现

class Solution {public:bool is_window_ok(int map_s[],int map_t[],vector<int>& vec_t){for(int i=0;i<vec_t.size();i++){if(map_s[vec_t[i]]<map_t[vec_t[i]]){return false;}}return true;}string minWindow(string s, string t) {int map_s[128]={0};int map_t[128]={0};vector<int> vec_t;for(int i=0;i<t.length();i++){map_t[t[i]]++;}         for(int i=0;i<128;i++){if(map_t[i]>0){vec_t.push_back(i);}}int window_begin=0;string result;for(int i=0;i<s.length();i++){map_s[s[i]]++;while(window_begin<i){char begin_ch=s[window_begin];if(map_t[begin_ch]==0){window_begin++;}else if(map_s[begin_ch]>map_t[begin_ch]){map_s[begin_ch]--;window_begin++;}else{break;}}if(is_window_ok(map_s,map_t,vec_t)){int new_window_len=i-window_begin+1;if(result==""||result.length()>new_window_len){result=s.substr(window_begin,new_window_len);}}}return result;}
};

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