题目描述
这是 LeetCode 上的「706. 设计哈希映射」，难度为 Easy。
不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希映射（HashMap）。
实现 MyHashMap 类：
- MyHashMap() 用空映射初始化对象
- void put(int key, int value) 向 HashMap 插入一个键值对 (key, value) 。如果 key 已经存在于映射中，则更新其对应的值 value 。
- int get(int key) 返回特定的 key 所映射的 value ；如果映射中不包含 key 的映射，返回 -1 。
- void remove(key) 如果映射中存在 key 的映射，则移除 key 和它所对应的 value 。
示例：
代码语言：javascript复制输入：
["MyHashMap", "put", "put", "get", "get", "put", "get", "remove", "get"]
[[], [1, 1], [2, 2], [1], [3], [2, 1], [2], [2], [2]]
输出：
[null, null, null, 1, -1, null, 1, null, -1]
解释：
MyHashMap myHashMap = new MyHashMap();
myHashMap.put(1, 1); // myHashMap 现在为 [[1,1]]
myHashMap.put(2, 2); // myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.get(1); // 返回 1 ，myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.get(3); // 返回 -1（未找到），myHashMap 现在为 [[1,1], [2,2]]
myHashMap.put(2, 1); // myHashMap 现在为 [[1,1], [2,1]]（更新已有的值）
myHashMap.get(2); // 返回 1 ，myHashMap 现在为 [[1,1], [2,1]]
myHashMap.remove(2); // 删除键为 2 的数据，myHashMap 现在为 [[1,1]]
myHashMap.get(2); // 返回 -1（未找到），myHashMap 现在为 [[1,1]]提示：
- 0 <= key, value <=
- 最多调用 次 put、get 和 remove 方法
进阶：你能否不使用内置的 HashMap 库解决此问题？
简单数组解法
与昨天的 705. 设计哈希集合 不同。
我们不仅仅需要记录一个元素存在与否，还需要记录该元素对应的值是什么。
由于题目限定了数据范围 ，和 kv 的数据类型。
我们可以使用 int 类型的数组实现哈希表功能。
代码语言：javascript复制class MyHashMap {
int INF = Integer.MAX_VALUE;
int N = 1000009;
int[] map = new int[N];
public MyHashMap() {
Arrays.fill(map, INF);
}
public void put(int key, int value) {
map[key] = value;
}
public int get(int key) {
return map[key] == INF ? -1 : map[key];
}
public void remove(int key) {
map[key] = INF;
}
}- 时间复杂度：
- 空间复杂度：
链表解法
与 705. 设计哈希集合 同理，我们可以利用「链表」来构建 Map，这也是工程上最简单的一种实现方式。
代码语言：javascript复制class MyHashMap {
static class Node {
int key, value;
Node next;
Node(int _key, int _value) {
key = _key;
value = _value;
}
}
// 由于使用的是「链表」，这个值可以取得很小
Node[] nodes = new Node[10009];
public void put(int key, int value) {
// 根据 key 获取哈希桶的位置
int idx = getIndex(key);
// 判断链表中是否已经存在
Node loc = nodes[idx], tmp = loc;
if (loc != null) {
Node prev = null;
while (tmp != null) {
if (tmp.key == key) {
tmp.value = value;
return;
}
prev = tmp;
tmp = tmp.next;
}
tmp = prev;
}
Node node = new Node(key, value);
// 头插法
// node.next = loc;
// nodes[idx] = node;
// 尾插法
if (tmp != null) {
tmp.next = node;
} else {
nodes[idx] = node;
}
}
public void remove(int key) {
int idx = getIndex(key);
Node loc = nodes[idx];
if (loc != null) {
Node prev = null;
while (loc != null) {
if (loc.key == key) {
if (prev != null) {
prev.next = loc.next;
} else {
nodes[idx] = loc.next;
}
return;
}
prev = loc;
loc = loc.next;
}
}
}
public int get(int key) {
int idx = getIndex(key);
Node loc = nodes[idx];
if (loc != null) {
while (loc != null) {
if (loc.key == key) {
return loc.value;
}
loc = loc.next;
}
}
return -1;
}
int getIndex(int key) {
// 因为 nodes 的长度只有 10009，对应的十进制的 10011100011001（总长度为 32 位，其余高位都是 0）
// 为了让 key 对应的 hash 高位也参与运算，这里对 hashCode 进行右移异或
// 使得 hashCode 的高位随机性和低位随机性都能体现在低 16 位中
int hash = Integer.hashCode(key);
hash ^= (hash >>> 16);
return hash % nodes.length;
}
}- 时间复杂度：由于没有扩容的逻辑，最坏情况下复杂度为 ，一般情况下复杂度为
- 空间复杂度：
开放寻址解法
除了使用「链表」来解决哈希冲突以外，还能使用「开放寻址法」来解决。
代码语言：javascript复制class MyHashMap {
static class Node {
int key, value;
Node next;
boolean isDeleted;
Node(int _key, int _value) {
key = _key;
value = _value;
}
}
// 冲突时的偏移量
int OFFSET = 1;
Node[] nodes = new Node[10009];
public void put(int key, int value) {
int idx = getIndex(key);
Node node = nodes[idx];
if (node != null) {
node.value = value;
node.isDeleted = false;
} else {
node = new Node(key, value);
nodes[idx] = node;
}
}
public void remove(int key) {
Node node = nodes[getIndex(key)];
if (node != null) node.isDeleted = true;
}
public int get(int key) {
Node node = nodes[getIndex(key)];
if (node == null) return -1;
return node.isDeleted ? -1 : node.value;
}
// 当 map 中没有 key 的时候，getIndex 总是返回一个空位置
// 当 map 中包含 key 的时候，getIndex 总是返回 key 所在的位置
int getIndex(int key) {
int hash = Integer.hashCode(key);
hash ^= (hash >>> 16);
int n = nodes.length;
int idx = hash % n;
while (nodes[idx] != null && nodes[idx].key != key) {
hash = OFFSET;
idx = hash % n;
}
return idx;
}
}- 时间复杂度：一般情况下复杂度为 ，极端情况下为
- 空间复杂度：
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.706 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先将所有不带锁的题目刷完。
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