xinyin025/hello-algo
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2023-08-04 05:25:00 +08:00
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+61 -23
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@@ -26,7 +26,7 @@
<title>10.3.   哈希优化策略 - Hello 算法</title>
<title>10.4.   哈希优化策略 - Hello 算法</title>
@@ -82,7 +82,7 @@
<div data-md-component="skip">
<a href="#103" class="md-skip">
<a href="#104" class="md-skip">
跳转至
</a>
@@ -117,7 +117,7 @@
<div class="md-header__topic" data-md-component="header-topic">
<span class="md-ellipsis">
10.3. &nbsp; 哈希优化策略
10.4. &nbsp; 哈希优化策略
</span>
</div>
@@ -1769,6 +1769,8 @@
@@ -1837,14 +1839,50 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../binary_search_insertion/" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
10.2. &nbsp; 二分查找插入点
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="../binary_search_edge/" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
10.2. &nbsp; 二分查找边界
10.3. &nbsp; 二分查找边界
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -1871,7 +1909,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.3. &nbsp; 哈希优化策略
10.4. &nbsp; 哈希优化策略
</span>
@@ -1882,7 +1920,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.3. &nbsp; 哈希优化策略
10.4. &nbsp; 哈希优化策略
</span>
@@ -1904,15 +1942,15 @@
<ul class="md-nav__list" data-md-component="toc" data-md-scrollfix>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1031" class="md-nav__link">
10.3.1. &nbsp; 线性查找：以时间换空间
<a href="#1041" class="md-nav__link">
10.4.1. &nbsp; 线性查找：以时间换空间
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1032" class="md-nav__link">
10.3.2. &nbsp; 哈希查找：以空间换时间
<a href="#1042" class="md-nav__link">
10.4.2. &nbsp; 哈希查找：以空间换时间
</a>
</li>
@@ -1936,7 +1974,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.4. &nbsp; 重识搜索算法
10.5. &nbsp; 重识搜索算法
</span>
@@ -1956,7 +1994,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.5. &nbsp; 小结
10.6. &nbsp; 小结
</span>
@@ -3337,15 +3375,15 @@
<ul class="md-nav__list" data-md-component="toc" data-md-scrollfix>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1031" class="md-nav__link">
10.3.1. &nbsp; 线性查找：以时间换空间
<a href="#1041" class="md-nav__link">
10.4.1. &nbsp; 线性查找：以时间换空间
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1032" class="md-nav__link">
10.3.2. &nbsp; 哈希查找：以空间换时间
<a href="#1042" class="md-nav__link">
10.4.2. &nbsp; 哈希查找：以空间换时间
</a>
</li>
@@ -3373,13 +3411,13 @@
<h1 id="103">10.3. &nbsp; 哈希优化策略<a class="headerlink" href="#103" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<h1 id="104">10.4. &nbsp; 哈希优化策略<a class="headerlink" href="#104" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<p>在算法题中，<strong>我们常通过将线性查找替换为哈希查找来降低算法的时间复杂度</strong>。我们借助一个算法题来加深理解。</p>
<div class="admonition question">
<p class="admonition-title">Question</p>
<p>给定一个整数数组 <code>nums</code> 和一个目标元素 <code>target</code> ，请在数组中搜索“和”为 <code>target</code> 的两个元素，并返回它们的数组索引。返回任意一个解即可。</p>
</div>
<h2 id="1031">10.3.1. &nbsp; 线性查找：以时间换空间<a class="headerlink" href="#1031" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1041">10.4.1. &nbsp; 线性查找：以时间换空间<a class="headerlink" href="#1041" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>考虑直接遍历所有可能的组合。开启一个两层循环，在每轮中判断两个整数的和是否为 <code>target</code> ，若是，则返回它们的索引。</p>
<p><img alt="线性查找求解两数之和" src="../replace_linear_by_hashing.assets/two_sum_brute_force.png" /></p>
<p align="center"> Fig. 线性查找求解两数之和 </p>
@@ -3573,7 +3611,7 @@
</div>
</div>
<p>此方法的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> ，空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> ，在大数据量下非常耗时。</p>
<h2 id="1032">10.3.2. &nbsp; 哈希查找：以空间换时间<a class="headerlink" href="#1032" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1042">10.4.2. &nbsp; 哈希查找：以空间换时间<a class="headerlink" href="#1042" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>考虑借助一个哈希表，键值对分别为数组元素和元素索引。循环遍历数组，每轮执行：</p>
<ol>
<li>判断数字 <code>target - nums[i]</code> 是否在哈希表中，若是则直接返回这两个元素的索引。</li>
@@ -3905,7 +3943,7 @@
<nav class="md-footer__inner md-grid" aria-label="页脚" >
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<div class="md-footer__button md-icon">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M20 11v2H8l5.5 5.5-1.42 1.42L4.16 12l7.92-7.92L13.5 5.5 8 11h12Z"/></svg>
@@ -3915,20 +3953,20 @@
上一页
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<div class="md-ellipsis">
10.2. &nbsp; 二分查找边界
10.3. &nbsp; 二分查找边界
</div>
</div>
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<div class="md-ellipsis">
10.4. &nbsp; 重识搜索算法
10.5. &nbsp; 重识搜索算法
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