Acwing Arithmetic Learning:数据结构(3)

数据结构(3) acwing

目录

1.hash表

哈希函数概念:Acwing Arithmetic Learning:数据结构(3)

(1)x mod 10 ^5 即缩小了值域 {模的数最好取成“质数”:这样冲突的概率最小}

(2)解决冲突

  • 求大于i的第一个质因子

Acwing Arithmetic Learning:数据结构(3)

  1. 存储结构

    • 开放寻址法

      (数组开辟长度为2~3倍){涉及到操作:添加、查询、删除(只是做一个标记,并不真正删除)}

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        0x3f3f3f3f是一个大于10^9的数,在memset()函数中,其按照字节进行存储,因为h为int型数组,占用4个字节,因此写一个0x3f就够了(一个字节是0x3f)

    • 拉链法

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  2. 字符串哈希

  • 所有的关于字符串匹配问题,不一定利用KMP做,也可以使用字符串哈希方式
  • 使用场景:比较两个字符串是否相等
  • KMP算法和字符串哈希比较: KMP的特点是可以处理“循环结”

核心是:将一个字符串用k进制的形式,看做是一个数字

3.STL

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1.vector

  • size(),元素的个数

  • empty() 返回是否为空

  • clear() 清空

  • front() /back() 第一个元素 /最后一个元素

  • push_back() / pop_back() 向后面插入一个数 / 删除数组最后一个数

  • begin() / end() 第0个数 / 最后一个数的后面一个数

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倍增:系统为某程序分配空间时,所需时间与空间大小无关,只与请求次数有关

2.string

  • size(),元素的个数
  • empty() 返回是否为空
  • clear() 清空
  • substr():截取字符串
  • c_str()​ :字符串第一个下标

初始下标为0

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3.queue

  • empty()

  • size()

  • push(): 向队尾插入一个元素

  • front(): 返回队头元素

  • back(): 返回队尾元素

  • pop(): 弹出队头元素

4.priority_queue(就是堆)

默认是大根堆,转成小根堆的方式

  • push() :插入一个元素
  • top(): 返回堆顶元素
  • pop(): 弹出堆顶元素

5.stack

  • empty()

  • size()

  • push()

  • top()

  • pop()

6.deque(双端队列)--basically not use

相当于加强版 vector

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7.set、multiset、map、multimap

size()、empty()、clear()、begin()/end() ++,-- 返回前驱和后继,时间复杂度O(logn)

  • set/multiset

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  • map/multimap

Acwing Arithmetic Learning:数据结构(3)

  • unordered_set,unordered_map,unordered_multiset,unordered_multimap

    ​ 和上面类似,但增删改查的时间复杂度为O(1)

    ​ 不支持 lower_bound() / upper_bound()、迭代器的++、--

  • bitset 压位

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