题目描述
这是 LeetCode 上的 705. 设计哈希集合。
Tag : 「哈希表」
不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希集合（HashSet）。
实现 MyHashSet 类：
void add(key) 向哈希集合中插入值 key 。 bool contains(key) 返回哈希集合中是否存在这个值 key 。 void remove(key) 将给定值 key 从哈希集合中删除。如果哈希集合中没有这个值，什么也不做。
示例：
输入：
["MyHashSet", "add", "add", "contains", "contains", "add", "contains", "remove", "contains"]
[[], [1], [2], [1], [3], [2], [2], [2], [2]]
输出：
[null, null, null, true, false, null, true, null, false]
解释：
MyHashSet myHashSet = new MyHashSet();
myHashSet.add(1); // set = [1]
myHashSet.add(2); // set = [1, 2]
myHashSet.contains(1); // 返回 True
myHashSet.contains(3); // 返回 False ，（未找到）
myHashSet.add(2); // set = [1, 2]
myHashSet.contains(2); // 返回 True
myHashSet.remove(2); // set = [1]
myHashSet.contains(2); // 返回 False ，（已移除）提示：
- 0 <= key <=
- 最多调用次 add、remove 和 contains 。
简单数组
由于题目给出了 0 <= key <= 10^6 数据范围，同时限定了 key 只能是 int。
我们可以直接使用一个 boolean 数组记录某个 key 是否存在，key 直接对应 boolean 的下标。
代码：
class MyHashSet {
boolean[] nodes = new boolean[1000009];
public void add(int key) {
nodes[key] = true;
}
public void remove(int key) {
nodes[key] = false;
}
public boolean contains(int key) {
return nodes[key];
}
}- 时间复杂度：
- 空间复杂度：
链表
我们利用「链表」来构建 Set，这也是工程上最简单的一种实现方式。
代码：
class MyHashSet {
// 由于使用的是「链表」，这个值可以取得很小
Node[] nodes = new Node[10009];
public void add(int key) {
// 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) {
return;
}
prev = tmp;
tmp = tmp.next;
}
tmp = prev;
}
Node node = new Node(key);
// 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 boolean contains(int key) {
int idx = getIndex(key);
Node loc = nodes[idx];
if (loc != null) {
while (loc != null) {
if (loc.key == key) {
return true;
}
loc = loc.next;
}
}
return false;
}
static class Node {
private int key;
private Node next;
private Node(int key) {
this.key = key;
}
}
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;
}
}- 时间复杂度：由于没有扩容的逻辑，最坏情况下复杂度为，一般情况下复杂度为
- 空间复杂度：
分桶数组
事实上我们还可以实现一个类似「bitmap」数据结构。
使用 int 中的每一位代表一个位置。
由于数据范围为 0 <= key <= 10^6，我们最多需要的 int 数量不会超过 40000。
因此我们可以建立一个 buckets 数组，数组装载的 int 类型数值。
- 先对 key 进行
key / 32，确定当前 key 所在桶的位置（大概位置） - 再对 key 进行
key % 32，确定当前 key 所在桶中的哪一位（精确位置）
根据位运算对「精确位置」进行修改。
代码：
class MyHashSet {
int[] bs = new int[40000];
public void add(int key) {
int bucketIdx = key / 32;
int bitIdx = key % 32;
setVal(bucketIdx, bitIdx, true);
}
public void remove(int key) {
int bucketIdx = key / 32;
int bitIdx = key % 32;
setVal(bucketIdx, bitIdx, false);
}
public boolean contains(int key) {
int bucketIdx = key / 32;
int bitIdx = key % 32;
return getVal(bucketIdx, bitIdx);
}
void setVal(int bucket, int loc, boolean val) {
if (val) {
int u = bs[bucket] | (1 << loc);
bs[bucket] = u;
} else {
int u = bs[bucket] & ~(1 << loc);
bs[bucket] = u;
}
}
boolean getVal(int bucket, int loc) {
int u = (bs[bucket] >> loc) & 1;
return u == 1;
}
}- 时间复杂度：
- 空间复杂度：
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.705 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先将所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
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