本文主要是介绍【哈希映射】【 哈希集合】 381. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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本文涉及知识点
哈希映射 哈希集合
LeetCode 381. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复
RandomizedCollection 是一种包含数字集合(可能是重复的)的数据结构。它应该支持插入和删除特定元素，以及删除随机元素。
实现 RandomizedCollection 类:
RandomizedCollection()初始化空的 RandomizedCollection 对象。
bool insert(int val) 将一个 val 项插入到集合中，即使该项已经存在。如果该项不存在，则返回 true ，否则返回 false 。
bool remove(int val) 如果存在，从集合中移除一个 val 项。如果该项存在，则返回 true ，否则返回 false 。注意，如果 val 在集合中出现多次，我们只删除其中一个。
int getRandom() 从当前的多个元素集合中返回一个随机元素。每个元素被返回的概率与集合中包含的相同值的数量 线性相关 。
您必须实现类的函数，使每个函数的 平均 时间复杂度为 O(1) 。
注意：生成测试用例时，只有在 RandomizedCollection 中 至少有一项 时，才会调用 getRandom 。
示例 1:
输入
[“RandomizedCollection”, “insert”, “insert”, “insert”, “getRandom”, “remove”, “getRandom”]
[[], [1], [1], [2], [], [1], []]
输出
[null, true, false, true, 2, true, 1]
解释
RandomizedCollection collection = new RandomizedCollection();// 初始化一个空的集合。
collection.insert(1); // 返回 true，因为集合不包含 1。
// 将 1 插入到集合中。
collection.insert(1); // 返回 false，因为集合包含 1。
// 将另一个 1 插入到集合中。集合现在包含 [1,1]。
collection.insert(2); // 返回 true，因为集合不包含 2。
// 将 2 插入到集合中。集合现在包含 [1,1,2]。
collection.getRandom(); // getRandom 应当:
// 有 2/3 的概率返回 1,
// 1/3 的概率返回 2。
collection.remove(1); // 返回 true，因为集合包含 1。
// 从集合中移除 1。集合现在包含 [1,2]。
collection.getRandom(); // getRandom 应该返回 1 或 2，两者的可能性相同。
提示:
-231 <= val <= 231 - 1
insert, remove 和 getRandom 最多 总共 被调用 2 * 105 次
当调用 getRandom 时，数据结构中 至少有一个 元素
哈希
用向量记录值，追加的时候时间复杂度是O1)，删除是O(n)。可以将要删除的元素和尾元素互换，然后删除。
unordered_map<int, unordered_set> m_valueIndex; 记录各值在m_nums中的下标。
注意：
要删除的元素就是末尾，要特殊处理。否则会删除下标失败，而多一个下标。
代码
核心代码
class RandomizedCollection {
public:RandomizedCollection() {srand(time(nullptr));std::cout << "==" << std::endl;}bool insert(int val) {bool b = m_valueIndex[val].empty();m_valueIndex[val].emplace(m_nums.size());m_nums.emplace_back(val);std::cout << m_nums.size() << std::endl;return b;}bool remove(int val) {if (m_valueIndex[val].empty()){return false;}const int delIndex = *m_valueIndex[val].begin();m_valueIndex[val].erase(m_valueIndex[val].begin());const int endValue = m_nums.back();if (m_valueIndex[endValue].count(m_nums.size() - 1)){m_valueIndex[endValue].erase(m_nums.size() - 1);m_valueIndex[endValue].emplace(delIndex);m_nums[delIndex] = endValue;}m_nums.pop_back();std::cout << "del " << m_nums.size() << std::endl;return true;}int getRandom() {std::cout << "getRandom " << m_nums.size() << std::endl;return m_nums[rand() % m_nums.size()];}unordered_map<int, unordered_set<int>> m_valueIndex;vector<int> m_nums;
};
2023年5月
class RandomizedCollection {
public:
RandomizedCollection() {
srand(time(nullptr));
}
bool insert(int val) {
m_mValueIndexs[val].emplace(m_iSize);
m_arr[m_iSize] = val;
m_iSize++;
return 1 == m_mValueIndexs[val].size();
}
bool remove(int val) {
if (m_mValueIndexs.count(val))
{
int index = *m_mValueIndexs[val].begin();
m_mValueIndexs[val].erase(index);
Erase(index);
if (m_mValueIndexs[val].empty())
{
m_mValueIndexs.erase(val);
}
return true;
}
return false;
}
int getRandom() {
int index = rand() % m_iSize;
return m_arr[index];
}
void Erase(int index)
{
if (m_iSize - 1 == index)
{
m_iSize–;
return;
}
const int iEndValue = m_arr[m_iSize - 1];
m_mValueIndexs[iEndValue].erase(m_iSize - 1);
m_mValueIndexs[iEndValue].insert(index);
std::swap(m_arr[m_iSize - 1], m_arr[index]);
m_iSize–;
}
std::unordered_map<int, std::unordered_set> m_mValueIndexs;
int m_arr[1000 * 200];
int m_iSize = 0;
};
扩展阅读
视频课程
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| 子墨子言之：事无终始，无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。 |
| 如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛 |
测试环境
操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 **C+
+17**
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。
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