题目简介与问题概述
探险家小扣在每次探险后都会留下一串记录，记录中包含了他访问过的营地名单。这些营地名以字符串形式出现，通过"->"符号连接。我们的任务是分析小扣的探险记录，找出他在哪一次探险中发现了最多的新营地。
探险记录是一个字符串数组，其中每个字符串代表一次探险的路径。初始探险的记录包含了小扣已知的所有营地。在随后的探险中，如果记录包含了新的营地，那么这些营地被视为新发现。我们需要确定在哪次探险中，小扣发现了最多的新营地，并返回那次探险的索引。如果所有探险都没有发现新营地，我们则返回-1。
在这个问题中，每个营地都是独一无二的，即使是大小写不同也被视为不同的营地。每个营地的名称都是非空的，保证了至少存在一个字符。
此问题的挑战在于如何有效地解析这些记录，并准确地识别出新发现的营地。
原始解决方案分析
为了找出小扣在哪次探险中发现了最多的新营地，我们需要对探险记录进行分析。原始的解决方案可能是按照以下步骤进行：
- 初始化一个集合originCamp，用于存储第一次探险已知的所有营地。
- 遍历expeditions数组，从第二个元素开始，因为第一个元素代表的是已知营地。
- 对于每个后续的探险记录，使用字符串分割操作，将营地名称分割开来。
- 遍历分割后得到的营地名称数组，检查每个名称是否在originCamp集合中。
- 如果发现了不在集合中的新营地，将其添加到集合中，并更新本次探险的新发现营地计数。
- 记录新发现营地数量最多的探险索引和对应的新营地数量。
完成遍历后，返回新发现营地数量最多的探险索引，如果没有新发现的营地，则返回-1。
这个方案的主要问题在于，它需要执行大量的字符串分割操作和集合成员检查，这在探险记录较多或营地名称较长时，会导致效率低下。
参考代码如下：
Java
class Solution {
public int adventureCamp(String[] expeditions) {
// 对于起点的地点建立HashSet
Set<String> originCamp = new HashSet<>();
if (expeditions[0].length() > 0) {
String[] camps = expeditions[0].trim().split("->");
for (String camp : camps) {
originCamp.add(camp);
}
}
// 记录结果
int res = -1;
int mx = 0;
for (int i = 1; i < expeditions.length; i++) {
if (expeditions[i].length() == 0) {
continue;
}
String[] camps = expeditions[i].trim().split("->");
int hasCamp = 0;
for (String camp : camps) {
// 若既不在起始营地，也不在访问过的营地
boolean originFlag = originCamp.contains(camp);
if (!originFlag) {
hasCamp++;
originCamp.add(camp);
}
}
if (hasCamp > mx) {
res = i;
mx = hasCamp;
}
}
return res;
}
}优化方案：哈希值
在处理"探险营地"问题的原始解决方案中，我们直接操作字符串来识别新发现的营地。这种方法在数据量较小的情况下是可行的，但随着数据量的增加，字符串比较的开销也随之增大，这直接影响了算法的性能。为了提高效率，我们将解决方案从直接处理字符串转变为处理哈希值。
哈希值处理的优势
处理哈希值相比于处理完整的字符串有两个主要优势：
- 性能提升：哈希值通常为整数，整数之间的比较远比长字符串之间的比较更加高效。
- 空间节省：在存储和操作时，整数占用的空间远小于长字符串。
应对哈希冲突
然而，直接使用标准的hashCode方法可能会引发哈希冲突，即不同的字符串可能产生相同的哈希值。以Java默认的hashCode算法为例。我们给出代码：
Java
public int hashCode() {
int h = hash; // 默认为0
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value; // 字符串的字符数组
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}在本题中，采用默认的hashCode方法会导致hash冲突。为了解决这个问题，我们采用了自定义哈希算法。
应用自定义哈希算法
我们将采用以下步骤以应用自定义哈希算法：
- 设计一个自定义哈希函数，该函数能够根据营地名称生成唯一的哈希值。
- 创建一个哈希表来存储营地名称与其哈希值的映射。
- 在处理探险记录时，首先通过自定义哈希函数计算每个营地名称的哈希值。
- 使用计算出的哈希值来更新已知营地集合，并统计新发现的营地数量。
- 根据新发现的营地数量更新记录，并维护最多新营地发现的探险索引。
- 遍历完成后，返回新营地发现最多的探险索引，若无新发现，则返回-1。
改进后的代码如下：
Java
class Solution {
// 获取字符串的哈希值，以'->'分割
private List<Long> getStringHshs(String str) {
int i = 0;
long hsh = 0;
char[] chs = str.toCharArray();
List<Long> hshs = new ArrayList<>();
if (chs.length > 0) {
for (; i < chs.length; ) {
if (chs[i] == '-') {
i += 2;
hshs.add(hsh);
hsh = 0;
} else {
hsh = hsh * 199 + chs[i];
i++;
}
}
}
if (hsh != 0) {
hshs.add(hsh);
}
return hshs;
}
public int adventureCamp(String[] expeditions) {
// 对于起点的地点建立HashSet
Set<Long> originCamp = new HashSet<>();
if (expeditions[0].trim().length() > 0) {
List<Long> hshs = getStringHshs(expeditions[0]);
for (Long hsh : hshs) {
originCamp.add(hsh);
}
}
// 记录结果
int res = -1;
int mx = 0;
for (int i = 1; i < expeditions.length; i++) {
if (expeditions[i].length() == 0) {
continue;
}
List<Long> hshs = getStringHshs(expeditions[i]);
System.out.println();
int hasCamp = 0;
for (Long hsh : hshs) {
// 若既不在起始营地，也不在访问过的营地
boolean originFlag = originCamp.contains(hsh);
if (!originFlag) {
hasCamp++;
originCamp.add(hsh);
}
}
if (hasCamp > mx) {
res = i;
mx = hasCamp;
}
}
return res;
}
}总结
通过引入自定义哈希算法，在处理时间上有了显著的变化。
原始方案处理探险记录的时间为187毫秒，而经过优化后，时间缩短至96毫秒。这一改进减少了近一半的执行时间，证明了优化的有效性。