❤️思维导图整理大厂面试高频数组15: 介绍Entry类和海象运算符, 哈希表解决最短连续子数组, 力扣697❤️

发布时间:2022-07-04 发布网站:脚本宝典
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此专栏文章是对力扣上算法题目各种方法总结和归纳, 整理出最重要的思路和知识重点并以思维导图形式呈现, 当然也会加上我对导图的详解. 目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不用每次都重复看题解), 毕竟算法不是做了一遍就能完全记住的. 所以本文适合已经知道解题思路和方法, 想进一步加强理解和记忆朋友, 并不适合第一次接触此题的朋友(可以根据题号先去力扣看看官方题解, 然后再看本文内容). 关于本专栏所有题目的目录链接, 刷算法题目的顺序/注意点/技巧, 以及思维导图文件问题请点击此链接. 想进大厂, 刷算法是必不可少的, 欢迎和博主一起打卡刷力扣算法, 博主同步更新了算法视频讲解 和 其他文章/导图讲解, 更易于理解, 欢迎来看!

文章目录

    • 0.导图整理
    • 1.题目分析
    • 2.哈希表的结构设计
    • 3. java的Map类遍历
      • 3.1 Map.Entry
      • 3.2 Map.entrySet()
      • 3.3 四种方法遍历Map
    • 4.Python的 := 海象运算
    • 5.总结
      • 5.1 Python求数组的度
      • 5.2 滑动窗口的思想
    • 源码
      • Python:
      • java:

题目链接:https://leetcode-cn wangt.cc /PRoblems/degree-of-an-array/solution/si-wei-DAO-tu-zheng-li-jie-shao-entrylei-fkxe/

0.导图整理

❤️思维导图整理大厂面试高频数组15: 介绍Entry类和海象运算符, 哈希表解决最短连续子数组, 力扣697❤️

1.题目分析

这道题在题目的理解上还是有一定的难度的, 看到有些评论反应连题目都没读懂, 那先来解读下题目.

数组的度的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值: 也就是数组中出现最多的那个数的个数.

你的任务是在nums中找到与nums拥有相同大小的度的最短连续子数组, 返回其长度: 也就是要求我们找到一个子数组, 子数组中出现最多的那个数的个数 和 原数组是相同的, 并且要求这个子数组尽可能的短.

2.哈希表的结构设计

了解题目要求后, 这题的求解过程就分为两部分: 先找到数组的度, 再找到满足要求的最短连续子数组.

找数组的度很容易就能想到利用哈希表来解决, 只需要利用哈希表来记录每个数出现的次数, 然后遍历哈希表获得最大的次数即可. 困难之处在于如何寻找最短连续子数组.

我们先来分析下最短连续子数组的要求: 记原数组中出现次数最多的数为 x, 那么和原数组的度相同的最短连续子数组, 必然包含了原数组中的全部 x, 且两端恰为 x 第一次出现和最后一次出现的位置, 这样才能确保子数组的长度最短, 不会包含多余的元素.

通过这样的分析结果发现, 我们不仅要保存每个数出现的次数, 还需要保存每个数第一次出现和最后一次出现的位置, 因此就能设计出这样的哈希表: 每一个数映射到一个长度为 3 的数组, 数组中的三个元素分别代表这个数出现的次数、这个数在原数组中第一次出现的位置 和 这个数在原数组中最后一次出现的位置.

这里还涉及到一种特殊情况: 符合条件的 x 可能有多个, 即多个不同的数在原数组中出现次数相同. 这时我们只需要比较哪个子数组的长度更短即可.

3. java的Map类遍历

在代码实现中, 我们需要遍历哈希表中对应的所有的值, 来寻找数组的度 和 最短连续子数组长度. 这里是利用Map.entrySet()来实现的, 可能很多朋友对此方法还是比较陌生的, 我们来介绍一下.

3.1 Map.Entry

在介绍方法之前, 我们首先介绍下Map.Entry这个类. 它是Map中的一个内部类, 表示一个映射项, 映射项包含Key和Value (我们常说的键值, 每一个键值对也就是一个Entry类), Map.Entry里面包含getKey()和getValue()方法. 用来获取相应的 键和值.

3.2 Map.entrySet()

它是Map类的一个方法, 它的返回值就是所有键值对组成的集合, Set里面的类型是Map.Entry, 所以返回值的类型就是Map.Entry类, 这样我们通过调用Map.entrySet()这个方法获得所有的键值对, 再通过Map.Entry类中的getValue()方法就可以获得所有的值了. 之后就可以对这些值进行各种操作获得结果了.

3.3 四种方法遍历Map

这里总结的了四种方法遍历Map, 每种方式都有不同的用途, 感兴趣的可以看一下.

public static void main(String[] args) {
 
    Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
    map.put("1", "value1");
    map.put("2", "value2");
    map.put("3", "value3");
  
    //第一种F1a;普遍使用,二次取值
    System.out.println("通过Map.keySet遍历key和value:");
    for (String key : map.keySet()) {
        System.out.println("key= "+ key + " and value= " + map.get(key));
    }
  
    //第二种
    System.out.println("通过Map.entrySet使用ITerator遍历key和value:");
    Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator();
    while (it.hasNext()) {
        Map.Entry<String, String> entry = it.next();
        System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
    }
  
    //第三种:推荐,尤其是容量大时
    System.out.println("通过Map.entrySet遍历key和value");
    for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
        System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
    }
 
    //第四种
    System.out.println("通过Map.values()遍历所有的value,但不能遍历key");
    for (String v : map.values()) {
        System.out.println("value= " + v);
    }
 }

4.Python的 := 海象运算符

随着Python 3.8的发布, 赋值表达式运算符(也称为海象运算符)也发布了, 它最大的特点就是能够在表达式中进行赋值, 不需要再单独的进行赋值了, 用起来还是很方便的.

我大概总结了它的几种用法和优点如下:

  1. 运算符使值的赋值可以传递到表达式中, 省去了一个赋值中间变量的步骤, 这也是它设计的初衷.
my_list = [1,2,3]
count = len(my_list)
if count > 3:
   print(f"Error, {count} is too many items")

# 当转换为海象运算符时...
if (count := len(my_list)) > 3:
   print(f"Error, {count} is too many items")
  1. 可以在while语句中合并表达式和修饰符, 赋值在循环表达式之前
line = f.readLine()
while line:
   print(line)
   line = f.readLine()

# 转换为海象运算符时
while line := f.readLine():
   print(line)
  1. 替换无限while循环中最有用
while True:
   p = input("Enter the password: ")
   if p == "the password":
      break 

# 当转换为海象运算符时

while (p := input("Enter the password: ")) != "the password":
   continue
  1. 减少函数的调用次数
scores = [22,54,75,89]
valid_scores = [
   longFunction(n)
   for n in scores
   if longFunction(n)
]

# 注意条件语句longFunction(n)了吗? 注意longFunction()被调用了两次吗?

scores = [22,54,75,89]
valid_scores = [
   result for n in scores
   result := longFunction(n)
]

# 在优化了的代码中,longFunction()仅被调用一次,隐含的降低了调用次数

5.总结

5.1 Python求数组的度

这题因为哈希表的结构比较特殊, 用python求数组的度的时候也采用正常的字典的形式, 但如果只是单独的求数组的度, python有更加简洁的方法, 直接利用counter类即可, 关于这个类, 我之前也详细讲解过, 可在此查看.

degree = max(Counter(nums).values())  # 数组的度

5.2 滑动窗口的思想

当然这题也是可以使用滑动窗口的思想的, 它的思路如下: j向右的条件是当前窗口的度小于数组的度, i向右的条件是当前窗口的度等于数组的度, 但这个方法的缺点也是很明显的: 每次都需要求子区间的度, 使用了max函数, @R_904_1304@略高.

class Solution:
    def findShortestSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        degree = max(Counter(nums).values())  # 数组的度
        i = j = 0
        dic = defaultdict(int)
        res = len(nums)
        while j < len(nums):
            dic[nums[j]] += 1
            maxCnt = max(dic.values())
            while maxCnt >= degree:
                res = min(res, j - i + 1)
                dic[nums[i]] -= 1
                i += 1
                maxCnt = max(dic.values())
            j += 1
        return res

源码

Python:

class Solution:
    def findShortestSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        mp = dict() # 字典的值为长度为3的数组


        for i, num in enumerate(nums):
            if num in mp:  # 重复出现的情况
                mp[num][0] += 1 # 第一个数代表出现次数
                mp[num][2] = i  # 第三个数代表最后一次出现位置
            else:  # 第一次出现的情况
                mp[num] = [1, i, i]  # 第二个数代表第一次出现位置
        
        maxNum = minLen = 0
        for count, left, right in mp.values():
            if maxNum < count: # 寻找数组的度 和 最短连续子数组长度
                maxNum = count
                minLen = right - left + 1
            elif maxNum == count: # 若两个元素的度相同,比较谁的长度更短
                # 海象运算符:= 在表达式中为变量赋值,简化操作
                if minLen > (span := right - left + 1):
                    minLen = span
        
        return minLen

java:

class Solution {
    public int findShortestSubArray(int[] nums) {
        Map<Integer, int[]> map = new HashMap<Integer, int[]>(); // 值为长度为3的数组
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (map.containsKey(nums[i])) { // 重复出现的情况
                map.get(nums[i])[0]++;   // 第一个数代表出现次数
                map.get(nums[i])[2] = i; // 第三个数代表最后一次出现位置
            } else { // 第一次出现的情况
                map.put(nums[i], new int[]{1, i, i}); // 第二个数代表第一次出现位置
            }
        }
        int maxNum = 0, minLen = 0;
        // 通过map中的entrySet方法获得所有键值对,它们的类型为Map.Entry内部类
        for (Map.Entry<Integer, int[]> entry : map.entrySet()) {
            int[] arr = entry.getValue();
            if (maxNum < arr[0]) { // 寻找数组的度 和 最短连续子数组长度
                maxNum = arr[0];
                minLen = arr[2] - arr[1] + 1;
            } else if (maxNum == arr[0]) { // 若两个元素的度相同,比较谁的长度更短
                if (minLen > arr[2] - arr[1] + 1) {
                    minLen = arr[2] - arr[1] + 1;
                }
            }
        }
        return minLen;
    }
}

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