LeetCode-706. 设计哈希映射【设计 数组 哈希表 链表 哈希函数】
- 题目描述：
- 解题思路一：超大数组
- 解题思路二：拉链法
- 解题思路三：
题目描述：
不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希映射（HashMap）。
实现 MyHashMap 类：
MyHashMap() 用空映射初始化对象
void put(int key, int value) 向 HashMap 插入一个键值对 (key, value) 。如果 key 已经存在于映射中，则更新其对应的值 value 。
int get(int key) 返回特定的 key 所映射的 value ；如果映射中不包含 key 的映射，返回 -1 。
void remove(key) 如果映射中存在 key 的映射，则移除 key 和它所对应的 value 。
示例：
输入：
[“MyHashMap”, “put”, “put”, “get”, “get”, “put”, “get”, “remove”, “get”]
[[], [1, 1], [2, 2], [1], [3], [2, 1], [2], [2], [2]]
输出：
[null, null, null, 1, -1, null, 1, null, -1]
解释：
MyHashMap myHashMap = new MyHashMap();
myHashMap.put(1, 1); // myHashMap 现在为 [[1,1]]
myHashMap.put(2, 2); // myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.get(1); // 返回 1 ，myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.get(3); // 返回 -1（未找到），myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.put(2, 1); // myHashMap 现在为 [[1,1], [2,1]]（更新已有的值）
myHashMap.get(2); // 返回 1 ，myHashMap 现在为 [[1,1], [2,1]]
myHashMap.remove(2); // 删除键为 2 的数据，myHashMap 现在为 [[1,1]]
myHashMap.get(2); // 返回 -1（未找到），myHashMap 现在为 [[1,1]]
提示：
0 <= key, value <= 106
最多调用 104 次 put、get 和 remove 方法
此题解法与LeetCode-705. 设计哈希集合【设计 数组 哈希表 链表 哈希函数】非常相似！
解题思路一：超大数组
class MyHashMap:
def __init__(self):
self.map = [-1] * 1000001
def put(self, key: int, value: int) -> None:
self.map[key] = value
def get(self, key: int) -> int:
return self.map[key]
def remove(self, key: int) -> None:
self.map[key] = -1
# Your MyHashMap object will be instantiated and called as such:
# obj = MyHashMap()
# obj.put(key,value)
# param_2 = obj.get(key)
# obj.remove(key)
时间复杂度：O(1)
空间复杂度：O(数据范围)
解题思路二：拉链法
不定长的拉链数组是说拉链会根据分桶中的 key 动态增长，更类似于真正的链表。
分桶数一般取质数，这是因为经验上来说，质数个的分桶能让数据更加分散到各个桶中。
优点：节省内存，不用预知数据范围；
缺点：在链表中查找元素需要遍历。
class MyHashMap:
def __init__(self):
self.buckets = 1000
self.table = [[] for _ in range(self.buckets)]
def hash(self, key):
return key % self.buckets
def put(self, key: int, value: int) -> None:
hashkey = self.hash(key)
for item in self.table[hashkey]:
if item[0] == key:
item[1] = value
return
self.table[hashkey].append([key, value])
def get(self, key: int) -> int:
hashkey = self.hash(key)
for item in self.table[hashkey]:
if item[0] == key:
return item[1]
return -1
def remove(self, key: int) -> None:
hashkey = self.hash(key)
for i, item in enumerate(self.table[hashkey]):
if item[0] == key:
self.table[hashkey].pop(i)
return
# Your MyHashMap object will be instantiated and called as such:
# obj = MyHashMap()
# obj.put(key,value)
# param_2 = obj.get(key)
# obj.remove(key)
时间复杂度：O(N/b) N 是元素个数，b 是桶数。
空间复杂度：O(N)
解题思路三：
这个方法本质上就是把 HashSet 设计成一个 M∗N 的二维数组。第一个维度用于计算 hash 分桶，第二个维度寻找 key 存放具体的位置。用了一个优化：第二个维度的数组只有当需要构建时才会产生，这样可以节省内存。
优点：两个维度都可以直接计算出来，查找和删除只用两次访问内存。
缺点：需要预知数据范围，用于设计第二个维度的数组大小。
class MyHashMap(object):
def __init__(self):
self.map = [[-1] * 1000 for _ in range(1001)]
def put(self, key, value):
row, col = key // 1000, key % 1000
self.map[row][col] = value
def get(self, key):
row, col = key // 1000, key % 1000
return self.map[row][col]
def remove(self, key):
row, col = key // 1000, key % 1000
self.map[row][col] = -1
时间复杂度：O(1)
空间复杂度：O(数据范围)
