散列表

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CCF CSP 第35次（2024.09）（1_密码_C++）（哈希表）时间限制： 1.0 秒空间限制： 512 MiB 原题链接1、解题步骤拆分： ① 数据输入：② 数据处理：

哈希表(开散列)的实现目录引入开散列的底层实现哈希表的定义哈希表的扩容哈希表的插入哈希表查找哈希表的删除接上一篇，我们使用了闭散列的方法解决了哈希冲突，此篇文章将会使用开散列的方式解决哈希冲突，后面对unordered_set和unordered_map的封装也会用开散列的哈希表实现。

DAY 38 leetcode 15--哈希表.三数之和给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。

DAY 39 leetcode 18--哈希表.四数之和给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ，和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] （若两个四元组元素一一对应，则认为两个四元组重复）：

DAY 37 leetcode 454--哈希表.四数相加给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足：

leetcode-代码随想录-哈希表-四数相加Ⅱ题目链接：454. 四数相加 II - 力扣（LeetCode）给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足：

leetcode-代码随想录-哈希表-有效的字母异位词题目链接：242. 有效的字母异位词 - 力扣（LeetCode）给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

leetcode-代码随想录-哈希表-哈希理论基础哈希表：或者称为散列表，是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。哈希法：用于快速判断一个元素是否出现在集合里

DAY 35 leetcode 202--哈希表.快乐数编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。「快乐数」定义为：如果 n 是快乐数就返回 true ；不是，则返回 false 。

LeetCode1两数之和**思路：**懒得写了，如代码所示优化一下，改成边查找边插入，一次循环即可

leetcode 169.Majority Element这道题虽然简单，但适合用来练习各种解法。《剑指offer》5.2节面试题29与此题一样，并且给出了leetcode官方题解未给出的快速选择的解法。

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哈希表 - 两个数组的交集(集合、数组) - JS在 JavaScript 中，Set 是一种集合（Collection）数据结构，用于存储唯一值（不允许重复），并且可以高效地进行添加、删除、查询等操作。它类似于数组（Array），但成员的值都是唯一的，没有重复项。

进军场景智能体，云迹机器人又快了一步（图片来源：Pixels）2025年，AI和机器人行业都发生了巨大改变。@数科星球原创作者丨苑晶编辑丨大兔

LeetCode热题100|128.最长连续序列，283.移动零题目链接：128. 最长连续序列 - 力扣（LeetCode）这里要求的一个乱序的数组里连续数字的个数，比如【100 ，4，200，1，3，2】

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【哈希表】哈希表：数据世界的高效索引魔法什么是哈希表？哈希表在算法中具体又有何应用？哈希表的定义与原理定义：哈希表是根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。它通过一个哈希函数将键值映射到一个固定大小的数组中，这个数组被称为哈希表。原理：哈希函数接受一个键值作为输入，并返回一个在哈希表范围内的索引值。理想情况下，不同的键值应该通过哈希函数映射到不同的索引位置，但由于哈希表的大小是有限的，而可能的键值数量是无限的，所以会出现不同的键值映射到同一个索引位置的情况，这被称为冲突。为了解决冲突，有多种方法，如链地址法、开放寻址法等

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初识哈希表给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，要求你在数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。

【每日算法】Day 6-1：哈希表从入门到实战——高频算法题（C++实现）摘要：掌握高频数据结构！今日深入解析哈希表的核心原理与设计实现，结合冲突解决策略与大厂高频真题，彻底掌握O(1)时间复杂度的数据访问技术。

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leetcode128.最长连续序列可以用哈希表解决，先遍历选取每一个元素num作为起始值，然后判断num+1是否也在数组中，如果在就序列长度+1，但是用哈希表这么做实际上时间复杂度为o（n^2），为了降低到n，每一个元素只能访问一次，那么也就是如果num做为起始值，那么他的前驱num-1是不能在数组中的，这样就可以避免重复访问

Linux-数据结构-哈夫曼树-哈希表-内核链表哈夫曼树（Huffman Tree）是一种特殊的二叉树，其定义和原理如下：哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树。给定一组权值，将这些权值作为叶子节点的权值构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度（WPL）达到最小，则称这样的二叉树为哈夫曼树。

蓝桥杯备考-----》前缀和+哈希表之连续自然数和M是2e6级别的，我们如果N平方必然是过不了滴当然，我们枚举的时候并不需要枚举那么多，我们只需要枚举M的一半儿就行了