• Ryoma
    2018-12-04
    foes中fo的ascii值没有修改
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  • hallo128
    2019-03-01
    1. Python:
    使用字典dict格式即可,默认为hashmap。使用:
    map = {} #直接用即可
    map[key] #直接取出key对应的值
    map[key] = value #对新的key赋值value(添加新的键值对)
    x in map #判断map中的key是否有等于x的
    #特别地,对map作用函数:
    list(map(list, res)) #对res的每一个元素,变换为list的。最外层的也变换为list

    2. Java:使用:
    需要指定用hashmap,还是treemap。使用:
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    map.get(key) //取出key对应的value值:key -> value
    map.put(key, value) //添加新的键值对
    map.containsKey(x) //判断map中的key是否有等于x的
    展开

    作者回复: 感谢分享!!

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  • 预见
    2018-10-31
    问题已解决....
    实际上在元素K进队列的时候会将前面小于K的元素均剔除,且是从队尾开始。所以双端队列主要是用到了两点:一是在队头取当前窗口最大值,二是新进元素从队尾开始剔除小于自己的元素。对于大小为N的列表,窗口大小为K,在后面N-K次循环中,每次都会新进一个元素,剔除一个或多个元素,所以总体来看会是O(n)的时间复杂度
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  • 柠檬C
    2018-10-25
    等好久了
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  • Jun
    2020-01-26
    对于何时使用treemap还是疑惑。既然是map,本身不需要顺序访问。我觉得主要是空间问题,hashmap很费空间。
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  • Daryl
    2019-09-24
    请问为什么要%30
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  • 驹哥
    2019-09-13
    Python 标准库中提供了 OrderedDict 数据结构来实现有序的哈希表。不过它顺序的维护并不是利用Tree实现的,而是双向循环链表。
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  • coder
    2019-09-05
    你还别说,以前面试还真有人让我用JS的数组实现一个哈希来着。当时以为这根本就做不了,今天学习了如何处理哈希碰撞以后,才知道这么简单……
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  • 辉
    2019-02-21
    hashmap如果发生碰撞,查询的时间复杂度就不是O1, 最坏的情况下就是所有元素都在一个位置上,那为什么说hashmap的时间复杂度是O1呢,时间复杂度不是取最坏的情况吗

    作者回复: 平均情况是 o(1),而且现实中会通过调优hash函数让其效率很逼近(1).

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  • 杜鹏
    2019-01-19
    如果对空间使用有要求的话,也可以优先选用BST,因为相对于Hash Table会更省空间。Hash Table为了保证collision rate不会太高,一般都会有一定的空间浪费。
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  • 阳明
    2018-12-19
    python里orderdict是treemap的得实现吧

    作者回复: 对的。不过treemap只是一种统称,很可能背后是类似红黑球的平衡二叉树来实现的。

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  • 终结者999号
    2018-12-10
    老师,我想问一下LinkedHashMap又是采用什么存储结构的呢?是将每一个key用链表再存起来吗?那么如果希望有序,只用TreeMap不就好了吗?
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  • Stephen
    2018-11-09
    老师,请问如果两个key的hash值相同,并用链表保存在一起,那取值的时候怎么知道哪个key对应的链上哪个值呢?

    作者回复: 一般就叠在一起(这里叠的意思是采用链表在这个位置上,把不同的元素都用链表存起来)

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  • 李韧
    2018-11-01
    javascript有没有tree map
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  • DY
    2018-10-31
    回过头再看看java里面hashmap源码,觉得不是那么难懂了( ̄∀ ̄)😂😂
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  • 大神还小
    2018-10-26
    请问hash table的access是n/a是什么含义呀?

    作者回复: 这里access是随机用下标访问的意思。而hash table不支持这种下标访问,只支持search。

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  • 晚风·和煦
    2018-10-26
    作者您好,有可以用Python参加的算法竞赛吗?
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  • Kyle Liu
    2018-10-25
    前排
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