如果你已经对数据结构与算法略知一二，现在正在复习数据结构与算法的一些重点知识
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时间：2025/5/22/ 19: 04分
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一、LeetCode 1.两数之和
方法一：
1.首先我们用最简单的方式，for循环嵌套暴力求解
依次判断相加是否等于target目标值
代码：
时间复杂度：
O(N^2) N是数组中的元素数量，最坏情况下，每个元素都要匹配一次
空间复杂度：
O(1);
方法二：
1.采用哈希表的方法 利用unordered_map
key存放num[]的值，value 存放此值的下标
2.遍历到nums[0]的时候判断map中有没有target-num[0]的值
如果有，代表下标0和下标map->second的值为返回结果
代码：
时间复杂度：
O(N) N是数组中的元素数量，对于每一个元素，我们可以O(1)的寻找target-num[]
空间复杂度：
O(N）N是数组中的元素数量，开辟的unordered_map空间
二、LeetCode 49.字母异位词分组
方法一：
1.字母异位词可以简单理解为：里面的字符都相同，只不过顺序不同
2.既然知道了定义，我们马上就能发现，我们对每个字符串进行一次排序
如果排序的结果相同，不就代表他俩属于字母异位词，放在一块即可
3. 我们要使用哈希unordered_map来存储，key存储排序完的结果，value存放
未排序的原字符串,这里注意：value存放的是原字符串集合vector<string>
因为unordered_map主键不能重复（能理解吧！）我们value是push_back插入的
代码：
时间复杂度：
O(Nklogk) N是strs中的字符串数量，k是strs中的字符串的最大长度，因为用到了
sort,sort的时间复杂度平均为O(nlogn)
空间复杂度：
O(Nk) N是strs中的字符串数量，k是strs中的字符串的最大长度，需要哈希存储
三、LeetCode 128.最长连续序列
方法一：
题目中说到了，请设计时间复杂度为O(1)的解法
所以我们这里还是用哈希
1.我们使用哈希unordered_set来存储数组中的所有数据
2.因为我们要求连续序列，所以要去重，才采用的set
3.我们遍历数组中的所有数据，通过哈希去查找这个数的前面一个数num[]-1
是否存在，如果存在，代表他不是连续序列的首元素，跳过他，因为他不是
首元素，没有任何意义，最终计算结果长度也不对
4.我们找到前面一个数不存在的数时，则继续判断下一个数是否存在num[]+1
直到不存在为止，将长度保存起来，最终比较大小，找出最长的
代码：
时间复杂度：
O(N) N是数组的长度
空间复杂度：
O(N) 需要用哈希存储此数组的数据
总结：⭐
这三道题都是跟哈希有关的
如果碰到要求设计时间复杂度为O1的题，首先考虑哈希
对于unordered map / set 的使用要熟悉，哈希离不开这两个STL容器
加油，为了更好的明天！
种一棵树最好的机会是十年前，其次是现在
