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题目描述
这是 LeetCode 上的706. 设计哈希映射。
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]] 复制代码
提示：
- 0 <= key, value <= 10^6106
- 最多调用 10^4104 次 put、get 和 remove 方法
进阶：你能否不使用内置的 HashMap 库解决此问题？
简单数组解法
与昨天的 705. 设计哈希集合 不同。
我们不仅仅需要记录一个元素存在与否，还需要记录该元素对应的值是什么。
由于题目限定了数据范围 0 <= key, value <= 10^60<=key,value<=106，和 kv 的数据类型。
我们可以使用 int 类型的数组实现哈希表功能。
class MyHashMap { int INF = Integer.MAX_VALUE; int N = 1000009; int[] map = new int[N]; public MyHashMap() { Arrays.fill(map, INF); } public void put(int key, int value) { map[key] = value; } public int get(int key) { return map[key] == INF ? -1 : map[key]; } public void remove(int key) { map[key] = INF; } } 复制代码
- 时间复杂度：O(1)O(1)
- 空间复杂度：O(1)O(1)
链表解法
与 705. 设计哈希集合 同理，我们可以利用「链表」来构建 Map，这也是工程上最简单的一种实现方式。
class MyHashMap { static class Node { int key, value; Node next; Node(int _key, int _value) { key = _key; value = _value; } } // 由于使用的是「链表」，这个值可以取得很小 Node[] nodes = new Node[10009]; public void put(int key, int value) { // 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) { tmp.value = value; return; } prev = tmp; tmp = tmp.next; } tmp = prev; } Node node = new Node(key, value); // 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 int get(int key) { int idx = getIndex(key); Node loc = nodes[idx]; if (loc != null) { while (loc != null) { if (loc.key == key) { return loc.value; } loc = loc.next; } } return -1; } 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; } } 复制代码
- 时间复杂度：由于没有扩容的逻辑，最坏情况下复杂度为 O(n)O(n)，一般情况下复杂度为 O(1)O(1)
- 空间复杂度：O(1)O(1)
开放寻址解法
除了使用「链表」来解决哈希冲突以外，还能使用「开放寻址法」来解决。
class MyHashMap { static class Node { int key, value; Node next; boolean isDeleted; Node(int _key, int _value) { key = _key; value = _value; } } // 冲突时的偏移量 int OFFSET = 1; Node[] nodes = new Node[10009]; public void put(int key, int value) { int idx = getIndex(key); Node node = nodes[idx]; if (node != null) { node.value = value; node.isDeleted = false; } else { node = new Node(key, value); nodes[idx] = node; } } public void remove(int key) { Node node = nodes[getIndex(key)]; if (node != null) node.isDeleted = true; } public int get(int key) { Node node = nodes[getIndex(key)]; if (node == null) return -1; return node.isDeleted ? -1 : node.value; } // 当 map 中没有 key 的时候，getIndex 总是返回一个空位置 // 当 map 中包含 key 的时候，getIndex 总是返回 key 所在的位置 int getIndex(int key) { int hash = Integer.hashCode(key); hash ^= (hash >>> 16); int n = nodes.length; int idx = hash % n; while (nodes[idx] != null && nodes[idx].key != key) { hash += OFFSET; idx = hash % n; } return idx; } } 复制代码
- 时间复杂度：一般情况下复杂度为 O(1)O(1)，极端情况下为 O(n)O(n)
- 空间复杂度：O(1)O(1)
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.706 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。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：github.com/SharingSour…
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