散列表

(nice!!!)(LeetCode 面试经典 150 题 ) 30. 串联所有单词的子串（哈希表+字符串+滑动窗口）思路：哈希表+字符串+滑动窗口，时间复杂度0(mlen)。因为每个字符串的长度都相等，在维护窗口i~i+mlen的元素出现情况后，可以从i+len处继续往后移动。细节看注释。

汤姆爱耗儿药

数据结构——散列表散列表是实现字典操作的一种有效数据结构。尽管最坏情况下，散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同，达到了 θ ( n ) θ(n) θ(n)。然而在实际应用中，散列查找的性能是极好的。在一些合理的假设下，在散列表中查找一个元素的平均时间是 O ( 1 ) O(1) O(1)。散列表是普通数组概念的推广。由于对普通数组可以直接寻址，使得能在 O ( 1 ) O(1) O(1)时间内访问数组中的任意位置。本文介绍了散列表相关概念，解决散列冲突的两种方法，介绍3种散列值计算方法，最后还会介绍一种适用于静

【一起来学AI大模型】算法核心：数组/哈希表/树/排序/动态规划（LeetCode精练）核心思想：通过索引指针高效遍历与操作数组核心思想：空间换时间，实现O(1)查找核心思想：分治思想处理子树，栈/队列辅助迭代

(LeetCode 每日一题) 1865. 找出和为指定值的下标对 (哈希表)思路：哈希表，时间复杂度0(n)。记录nums1、nums2数组，同时使用哈希表mp来维护数组nums2里元素出现的情况。

英雄哪里出来

《哈希表》K倍区间（解题报告）题目链接：K倍区间计算子数组和能被k整除的子数组数量的算法。通过前缀和与哈希表的结合，高效地统计满足条件的子数组。需要注意的是，题目要求求的是 k 的非负整数倍，而非整数倍，所以哈希表的值光存储次数是不够的，需要维护一个列表，在枚举到第 i 个元素的时候，在哈希表 hashset[ sum[i]%k ] 的所有列表元素中，统计小于等于 sum[i] 的元素个数进行累加，因为只有小于等于 sum[i] 的值才能保证是非负整数倍。

(LeetCode 面试经典 150 题) 169. 多数元素（哈希表 || 二分查找）方法一：二分法，最坏的时间复杂度0(nlogn)，但平均0(n)即可。空间复杂度为0(1)。C++版本：

【数据结构中哈希函数与哈希表】哈希表（Hash Table）就是一种常见的、高效的数据结构，它利用哈希函数将数据映射到固定大小的空间，从而实现常数级别的插入、删除和查找操作。

青山是哪个青山

位运，模拟，分治，BFS，栈和哈希表位运算直接操作二进制位，效率极高，常用于实现哈希、状态压缩和整数的特殊计算。核心思想:经典应用场景:的完整序列和残缺数组的所有数字进行异或操作，最终结果即为缺失的数字。

Tess_Blingbling

力扣Hoot100 第一天 | 哈希3题题目链接：1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）题目讲解：代码随想录代码随想录相关文章已经写过题目链接：49. 字母异位词分组 - 力扣（LeetCode）

大白曾是少年

哈希表三种数据结构在leetcode中的使用情况分析数组大小确定范围这道题问a包不包含b，且都是小写字母，我们就可以用数组来存放需要被包含的b，下标就用s.charAt().

豪斯有话说

C++_哈希表本篇文章是对C++学习的哈希表部分的学习分享相信一定会对你有所帮助~那咱们废话不多说，直接开始吧！2.直接定址法

LeetCode - 3. 无重复字符的最长子串目录题目解题思路：滑动窗口 + 哈希表核心思想详细实现步骤图解示例时间和空间复杂度正确的写法3. 无重复字符的最长子串 - 力扣（LeetCode）

HashMap中的put方法执行流程（流程图）HashMap 的 put 操作是其最核心的功能之一。在 JDK 1.8 及以后版本中，其主要逻辑封装在 putVal 这个内部方法中。整个过程大致如下：

Java复习Day23哈希函数常见类型：哈希冲突解决方案：闭散列（开放定址法）：发生冲突时线性探测查找下一个空位开散列（链地址法）：将冲突元素以链表形式存储在哈希桶中。极端情况下可将链表转为红黑树结构

数据结构——哈希表哈希表也叫做散列表。是根据关键码值（Key Value）直接进行访问的数据结构。哈希表通过「键 key 」和「映射函数 Hash(key) 」计算出对应的「值 value」，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做「哈希函数（散列函数）」，存放记录的数组叫做「哈希表（散列表）」

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LeetCode百题刷004（哈希表优化两数和问题）遇到的问题都有解决的方案，希望我的博客可以为你提供一些帮助题目地址：1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/two-sum/description/

会开花的二叉树

哈希表的实现（上）在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同，分别unordered_map、unordered_set和unordered_multimap、unordered_multiset。他们的底层便用到了

自学嵌入式 day 23 - 数据结构树状结构哈希表一、树状结构1.特征：在任意一个非空树中，（1），有且仅有一个特定的根结点（2），当n>1 时，其余结点可分为m个互不相交的有限集合T1,T2,T3.。。。。Tm，其中每一个集合又是一个树，并且称为子树。

代码走读 Go 语言 Map 的实现在日常的开发当中，我们一定离不开一个数据结构字典。不仅可以存储关联数据对，还可以在 O(1) 的时间复杂度进行查找。很久之前在一篇文章带你实现哈希表介绍了相关的原理以及简单的实现。所以这篇文章中我们就不多赘述哈希表的原理，而是聚焦于 Go 语言是如何实现 Map 的。