当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候，就要考虑哈希法。
但是哈希法也是牺牲了空间换取了时间，因为我们要使用额外的数组，set或者是map来存放数据，才能实现快速的查找。
如果在做面试题目的时候遇到需要判断一个元素是否出现过的场景也应该第一时间想到哈希法！
如果hashCode得到的数值大于 哈希表的大小了，也就是大于tableSize，为了保证映射出来的索引数值都落在哈希表上，我们会在再次对数值做一个取模的操作，就要我们就保证了学生姓名一定可以映射到哈希表上了。
此时问题又来了，哈希表我们刚刚说过，就是一个数组。
如果学生的数量大于哈希表的大小怎么办，此时就算哈希函数计算的再均匀，也避免不了会有几位学生的名字同时映射到哈希表 同一个索引下标的位置。
接下来会用到哈希碰撞
哈希碰撞
如图所示，小李和小王都映射到了索引下标 1 的位置，这一现象叫做哈希碰撞。
哈希碰撞有两解决办法：拉链法和探测法。
1.拉链法；
刚刚小李和小王在索引1的位置发生了冲突，发生冲突的元素都被存储在链表中。 这样我们就可以通过索引找到小李和小王了。（数据规模是dataSize， 哈希表的大小为tableSize）
拉链法就是要选择适当的哈希表的大小，这样既不会因为数组空值而浪费大量内存，也不会因为链表太长而在查找上浪费太多时间。
2.线性探测法
使用线性探测法，一定要保证tableSize大于dataSize。 我们需要依靠哈希表中的空位来解决碰撞问题。
例如冲突的位置，放了小李，那么就向下找一个空位放置小王的信息。所以要求tableSize一定要大于dataSize ，要不然哈希表上就没有空置的位置来存放 冲突的数据了。
常见的三种哈希结构：
1.数组
2.set（集合）
红黑树是一种平衡二叉搜索树，所以key值是有序的，但key不可以修改，改动key值会导致整棵树的错乱，所以只能删除和增加。
使用集合来解决哈希问题的时候，优先使用unordered_set，因为它的查询和增删效率是最优的，如果需要集合是有序的，那么就用set，如果要求不仅有序还要有重复数据的话，那么就用multiset。
3.map（映射）
在map 是一个key value 的数据结构，map中，对key是有限制，对value没有限制的，因为key的存储方式使用红黑树实现的。
虽然std::set、std::multiset 的底层实现是红黑树，不是哈希表，std::set、std::multiset 使用红黑树来索引和存储，不过给我们的使用方式，还是哈希法的使用方式，即key和value。所以使用这些数据结构来解决映射问题的方法，我们依然称之为哈希法。 map也是一样的道理。
LeetCode242.有效字母异位词
题目链接：242. 有效的字母异位词 - 力扣（LeetCode）
思路：
暴力解法:双层for循环，同时记录字符重复出现，时间复杂度为O(n*n)
哈希表解法：
定义一个数组叫做record（长度为26）用来上记录字符串s里字符出现的次数。
需要把字符映射到数组也就是哈希表的索引下标上，因为字符a到字符z的ASCII是26个连续的数值，所以字符a映射为下标0，相应的字符z映射为下标25。
再遍历 字符串s的时候，只需要将 s[i] - ‘a’ 所在的元素做+1 操作即可，并不需要记住字符a的ASCII，只要求出一个相对数值就可以了。 这样就将字符串s中字符出现的次数，统计出来了。
那看一下如何检查字符串t中是否出现了这些字符，同样在遍历字符串t的时候，对t中出现的字符映射哈希表索引上的数值再做-1的操作。
那么最后检查一下，record数组如果有的元素不为零0，说明字符串s和t一定是谁多了字符或者谁少了字符，return false。
最后如果record数组所有元素都为零0，说明字符串s和t是字母异位词，return true。
时间复杂度为O(n)，空间上因为定义是的一个常量大小的辅助数组，所以空间复杂度为O(1)。
class Solution {
public:
bool isAnagram(string s, string t) {
int hash[26] = {0};
for(int i = 0;i < s.size();i++) {
hash[s[i]-'a']++;
}
for(int i = 0;i < t.size();i++) {
hash[t[i]-'a']--;
}
for(int i = 0;i < 26;i++) {
if(hash[i] != 0) return false;
}
return true;
}
};LeetCode349. 两个数组的交集
题目链接：349. 两个数组的交集 - 力扣（LeetCode）
思路：
这道题目，主要要学会使用一种哈希数据结构：unordered_set，这个数据结构可以解决很多类似的问题。
注意题目特意说明：输出结果中的每个元素一定是唯一的，也就是说输出的结果的去重的， 同时可以不考虑输出结果的顺序.
这道题用暴力的解法时间复杂度是O(n^2)，那来看看使用哈希法进一步优化。
注意:使用数组来做哈希的题目，是因为题目都限制了数值的大小。
而这道题目没有限制数值的大小，就无法使用数组来做哈希表了。
而且如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费。
unorder_set做法：
class Solution {
public:
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
unordered_set<int> result_set;
unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(),nums1.end());
for(int num:nums2) {
if(nums_set.find(num)!=nums_set.end()) {
result_set.insert(num);
}
}
return vector<int> (result_set.begin(),result_set.end());
}
};数组做法：
class Solution {
public:
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
unordered_set<int> result_set;
int hash[1005] = {0};
for(int i = 0;i < nums1.size();i++) {
hash[nums1[i]] = 1;
}
for(int i = 0 ;i < nums2.size();i++) {
if(hash[nums2[i]] == 1) {
result_set.insert(nums2[i]);//往创建的unordered_set（result_set)添加数据
}
}
return vector<int> (result_set.begin(),result_set.end());//返回result_set
}
};LeetCode 202.快乐数
题目链接：202. 快乐数 - 力扣（LeetCode）
思路：
题目中说了会 无限循环，那么也就是说求和的过程中，sum会重复出现，这对解题很重要！
当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候，就要考虑哈希法了。
所以这道题目使用哈希法，来判断这个sum是否重复出现，如果重复了就是return false， 否则一直找到sum为1为止。
判断sum是否重复出现就可以使用unordered_set。
还有一个难点就是求和的过程，如果对取数值各个位上的单数操作不熟悉的话，做这道题也会比较艰难。
class Solution {
public:
//找出每个位的数字
int getsum(int n) {
int sum = 0;
while(n != 0) {
sum += (n % 10) * (n % 10);
n = n / 10;
}
return sum;
}
bool isHappy(int n) {
unordered_set<int> set;
while(true) {
int a = getsum(n);
//等于1时是快乐数
if(a == 1) return true;
//如果不是1的话继续无限循环
//如果每次遍历时在set找到了任意一个sum重复出现，就是无限循环
if(set.find(a) != set.end()) {
return false;
}
//如果没找到，将该sum添加set
else set.insert(a);
//每次循环前将sum值赋值给a
n = a;
}
}
};LeetCode1.两数之和
题目链接：1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）
思路：
首先我在强调一下 什么时候使用哈希法，当我们需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里的时候，就要第一时间想到哈希法。
本题呢，我就需要一个集合来存放我们遍历过的元素，然后在遍历数组的时候去询问这个集合，某元素是否遍历过，也就是 是否出现在这个集合，也应该用哈希法。
因为本题，我们不仅要知道元素有没有遍历过，还要知道这个元素对应的下标，需要使用 key value结构来存放，key来存元素，value来存下标，那么使用map正合适。
再来看一下使用数组和set来做哈希法的局限。
- 数组的大小是受限制的，而且如果元素很少，而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
- set是一个集合，里面放的元素只能是一个key，而两数之和这道题目，不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下标位置，因为要返回x 和 y的下标。所以set 也不能用。
此时就要选择另一种数据结构：map ，map是一种key value的存储结构，可以用key保存数值，用value在保存数值所在的下标。
- map用来做什么
- map中key和value分别表示什么
map目的用来存放我们访问过的元素，因为遍历数组的时候，需要记录我们之前遍历过哪些元素和对应的下标，这样才能找到与当前元素相匹配的（也就是相加等于target）
接下来是map中key和value分别表示什么。
这道题 我们需要 给出一个元素，判断这个元素是否出现过，如果出现过，返回这个元素的下标。
那么判断元素是否出现，这个元素就要作为key，所以数组中的元素作为key，有key对应的就是value，value用来存下标。
所以 map中的存储结构为 {key：数据元素，value：数组元素对应的下标}。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-497800.html
在遍历数组的时候，只需要向map去查询是否有和目前遍历元素匹配的数值，如果有，就找到的匹配对，如果没有，就把目前遍历的元素放进map中，因为map存放的就是我们访问过的元素。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-497800.html
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
unordered_map<int,int> map;
for(int i = 0; i < nums.size();i++) {
//遍历当前元素，并在map中寻找匹配的key
auto iter = map.find(target - nums[i]);
//当map最后一个数不等于iter时，返回第i个元素的值
if(iter != map.end()) {
return {iter->second,i};
}
//插入数组的数字和序列到map做key和value
map.insert(pair<int,int>(nums[i],i));
}
return {};
}
};到了这里，关于代码随想录第6天| 哈希表理论基础 ,LeetCode242.有效的字母异位词，LeetCode349. 两个数组的交集，LeetCode202. 快乐数，LeetCode1. 两数之和的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
