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Map是一个接口类,该类没有继承自Collection,该类中存储的是<K,V>结构的键值对,并且K一定是唯一的,不能重复。
方法 | 解释 |
---|---|
V get(Object key) | 返回 key 对应的 value |
V getOrDefault(Object key, V defaultValue) | 返回 key 对应的 value,key 不存在,返回默认值 |
V put(K key, V value) | 设置 key 对应的 value |
V remove(Object key) | 删除 key 对应的映射关系 |
Set< K> keySet() | 返回所有 key 的不重复集合 |
Collection< V> values() | 返回所有 value 的可重复集合 |
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet() | 返回所有的 key-value 映射关系 |
boolean containsKey(Object key) | 判断是否包含 key |
boolean containsValue(Object value) | 判断是否包含 value |
Map.Entry<K, V> 是Map内部实现的用来存放<key, value>键值对映射关系的内部类,该内部类中主要提供了<key, value>的获取,value的设置以及Key的比较方式
方法 | 解释 |
---|---|
K getKey() | 返回 entry 中的 key |
V getValue() | 返回 entry 中的 value |
V setValue(V value) | 将键值对中的value替换为指定value |
例:
public static void main(String[] args) {
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
map.put("a",3);
map.put("h",5);
map.put("b",4);
Set<Map.Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet();
for (Map.Entry<String,Integer> entry : entrySet){
System.out.println(entry.getKey()+"->"+entry.getValue());
}
}
NullPointerException
异常,但是value
可以为空.(HashMap可以)Map底层结构 | TreeMap | HashMap |
---|---|---|
底层结构 | 红黑树 | 哈希桶 |
插入/删除/查找时间复杂度 | O(logN) | O(1) |
是否有序 | 关于Key有序 | 无序 |
线程安全 | 不安全 | 不安全 |
插入/删除/查找区别 | 需要进行元素比较 | 通过哈希函数计算哈希地址 |
比较与覆写 | key必须能够比较,否则会抛出ClassCastException异常 | 自定义类型需要覆写equals和hashCode方法 |
应用场景 | 需要Key有序场景下 | Key是否有序不关心,需要更高的时间性能 |
方法 | 解释 |
---|---|
boolean add(E e) | 添加元素,但重复元素不会被添加成功 |
void clear() | 清空集合 |
boolean contains(Object o) | 判断 o 是否在集合中 |
Iterator< E> iterator() | 返回迭代器 |
boolean remove(Object o) | 删除集合中的 o |
int size() | 返回set中元素的个数 |
boolean isEmpty() | 检测set是否为空,空返回true,否则返回false |
Object[] toArray() | 将set中的元素转换为数组返回 |
boolean containsAll(Collection<?> c) | 集合c中的元素是否在set中全部存在,是返回true,否则返回false |
boolean addAll(Collection<? extendsE> c) | 将集合c中的元素添加到set中,可以达到去重的效果 |
例:
public static void main(String[] args) {
Set<Integer> set = new HashSet<>();
set.add(1);
set.add(2);
set.add(3);
Iterator<Integer> iterator = set.iterator();
while (iterator.hasNext()){
System.out.println(iterator.next());
}
}
Set底层结构 | TreeSet | HashSet |
---|---|---|
底层结构 | 红黑树 | 哈希桶 |
插入/删除/查找时间复杂度 | O(logN) | O(1) |
是否有序 | 关于Key有序 | 不一定有序 |
线程安全 | 不安全 | 不安全 |
插入/删除/查找区别 | 按照红黑树的特性来进行插入和删除 | 1. 先计算key哈希地址 2. 然后进行 |
插入和删除 | 比较与覆写 key必须能够比较,否则会抛出ClassCastException异常 | 自定义类型需要覆写equals和hashCode方法 |
应用场景 | 需要Key有序场景下 | Key是否有序不关心,需要更高的时间性能 |
LeetCode 136: 只出现一次的数字
描述:
给定一个非空整数数组,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
说明:
你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗?
示例 1:
1. 把数组放入Set集合中.因为Set中key是唯一的.
2. 如果元素不在Set中,就添加元素到Set中.
3. 如果元素在Set中,就删除该元素.
4. 遍历结束,返回Set集合中的内容.
class Solution {
public int singleNumber(int[] nums) {
Set<Integer> set = new HashSet<>();
for(int val : nums){
if(!set.contains(val)){
set.add(val);//Set中没有val就添加val到set中
}else{
set.remove(val);//set中有val就删除set中的val
}
}
//遍历结束,返回set中的元素
return set.iterator().next();
}
}
LeetCode 138: 复制带随机指针的链表
描述:
给你一个长度为 n 的链表,每个节点包含一个额外增加的随机指针 random ,该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。
构造这个链表的 深拷贝。 深拷贝应该正好由 n 个 全新 节点组成,其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点,并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。
例如,如果原链表中有 X
和 Y
两个节点,其中 X.random --> Y
。那么在复制链表中对应的两个节点 x
和 y
,同样有 x.random --> y 。
返回复制链表的头节点。
用一个由 n
个节点组成的链表来表示输入/输出中的链表。每个节点用一个 [val, random_index]
表示:
val: 一个表示 Node.val 的整数。
random_index: 随机指针指向的节点索引(范围从 0 到 n-1);如果不指向任何节点,则为 null 。
你的代码 只 接受原链表的头节点 head
作为传入参数。
- 第一次遍历链表,将 老节点 和 新节点 放入 Map中.
- 第二次遍历链表,通过get方法得到新老节点来修改新节点的next和random
map.get(cur).next = map.get(cur.next)
链接新节点的nextmap.get(cur).random = map.get(cur.random)
链接新节点的random- 遍历结束,返回
map.get(head)
class Solution { public Node copyRandomList(Node head) { Map<Node,Node> map = new HashMap<>(); Node cur = head; // 第一次遍历 while(cur != null){ Node node = new Node(cur.val,null,null); map.put(cur,node);//存储新老节点之间的映射 cur = cur.next; } cur = head; // 第二次遍历 while(cur != null){ map.get(cur).next = map.get(cur.next);//修改next map.get(cur).random = map.get(cur.random);//修改random cur = cur.next; } return map.get(head);//返回新节点的头节点 } }
LeetCode 771: 宝石与石头
描述:
给你一个字符串 jewels 代表石头中宝石的类型,另有一个字符串 stones 代表你拥有的石头。 stones 中每个字符代表了一种你拥有的石头的类型,你想知道你拥有的石头中有多少是宝石。
字母区分大小写,因此 “a” 和 “A” 是不同类型的石头。
- 遍历字符串
jewels
将所有字符放入Set集合中.- 遍历字符串
stones
,判断是否字符在Set集合中,如果在就count++
;- 返回
count
即可;
class Solution {
public int numJewelsInStones(String jewels, String stones) {
Set<Character> set = new HashSet<>();
//遍历jewels 将字符放入到ch中
for (Character ch:jewels.toCharArray()) {
set.add(ch);
}
int count = 0;
//遍历stones 判断set中是否有该字符,如果有就count++
for (Character ch:stones.toCharArray()) {
if(set.contains(ch)) count++;
}
return count;
}
}
牛客 : 旧键盘 (20)
描述:
旧键盘上坏了几个键,于是在敲一段文字的时候,对应的字符就不会出现。现在给出应该输入的一段文字、以及实际被输入的文字,请你列出
肯定坏掉的那些键。
- 分别用except和real接收实际输入和应该输入的字符串.
- 将两个字符串都变成大写.
- 遍历real字符串,将字符放入set集合中
- 遍历except字符串,如果字符在set集合中没有就输出,并放入set1集合中.在每次判断的时候多判断一次.字符也不在set1集合中.
import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); // 将输入的内容大写 String expect = sc.nextLine().toUpperCase(); String real = sc.nextLine().toUpperCase(); Set<Character> set = new HashSet<>(); // 将real字符串的内容放入set集合中 for (Character ch:real.toCharArray()) { set.add(ch); } // set1集合用来放坏的键盘的字符 Set<Character> set1 = new HashSet<>(); for (Character ch:expect.toCharArray()){ // 判断两次 以防止多次输出相同的字符 if(!set.contains(ch) && !set1.contains(ch)){ System.out.print(ch); set1.add(ch); } } } }
LeetCode 692: 前K个高频单词
描述:
给定一个单词列表 words 和一个整数 k ,返回前 k 个出现次数最多的单词。
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率, 按字典顺序 排序。
class Solution { public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) { Map<String,Integer> map = new HashMap<>(); //建立大小为k的小根堆 PriorityQueue<Map.Entry<String,Integer>> queue =new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() { @Override public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) { if(o1.getValue().equals(o2.getValue())){ //这里是出现次数相同时,根据字典顺序存放的规则 return o2.getKey().compareTo(o1.getKey()); }else { //这里是根据出现次数存放的规则 return o1.getValue() - o2.getValue(); } } }); // 记录每个单词出现的次数 for (String str:words){ map.put(str,map.getOrDefault(str,0)+1); } //遍历map for(Map.Entry<String,Integer> entry:map.entrySet()){ if(queue.size() < k){ //大小小于k时,直接入堆 queue.offer(entry); }else { Map.Entry<String ,Integer> top = queue.peek(); // 分为堆顶元素出现次数相同 和 堆顶元素出现次数小于当前元素的情况 if(top.getValue().compareTo(entry.getValue()) == 0){ //当出现次数相同时,把字典顺序在前的放入堆中,在后的不用管 if(top.getKey().compareTo(entry.getKey()) > 0){ queue.poll(); queue.offer(entry); } }else if(top.getValue().compareTo(entry.getValue()) < 0){ queue.poll(); queue.offer(entry); } } } //将堆中元素存放在list中 List<String> list = new ArrayList<>(); while (!queue.isEmpty()){ list.add(0,queue.poll().getKey());//按照头插法 } return list; } }
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