【ACWING】 Trie树 并查集 堆
1 Tire树
Tire树的用途
高效的存储和查找字符串集合
我个人认为这个存储字符串的过程非常像哈夫曼树,但是这并不准确。
我过段时间有空会录一小段视频讲解这部分,
2 并查集
非常常用的数据结构,思路非常巧妙。
3 堆
这里我们的堆构造成一维数组,从下标1开始存储,设某个节点为x
,那么类似完全二叉树,左儿子下标2x
,右儿子下标2x+1
,堆的大小为size
- 插入一个数
heap[++size] = x; up(size);
- 求堆中最小值
heap[1];
- 删除最小值
heap[1] = heap[size]; size --; down(1);
- 删除任意元素 'heap[k] = heap[size]; size --; down(k)或者是up(k)'
- 修改任意元素
heap[k] = x; down(k)+up(k)
4 哈希表
哈希表一般只涉及添加、查找元素,很少有删除元素的需要,如果非要删除,就再开一个数组,作为标记位
最简单的Hash函数:x mod n
,n为哈希表长,建议这里n取值 取一个质数 并且要尽可能远离2的整数次幂(减少冲突)
对于有负数的出现,哈希函数写成((x % N) + N) % N
,因为负数取模结果也为负数,这么写可以变成正数
1. 冲突处理
1.1 开放地址法
只开一个数组,但是数组长度通常为2-3倍
注意,这里null代表int中的无穷大,算法竞赛中通常用0x3f3f3f3f
来代表无穷大
#include <iostream> #include <cstring> //要用到memset using namespace std; const int N = 200003, null = 0x3f3f3f3f; int h[N]; int find(int x ) //找到哈希地址 { int k = (x % N + N) % N ; while(h[k]!= null && h[k]!=x){ // 坑位被占了or不等于x(已经插入x,搜索的时候用到) k++; if(k == N) k = 0; //到末尾了就从头开始 } return k; } int main() { int n; cin>>n; memset(h,0x3f,sizeof h); //memset是按字节赋值的,一个int是4字节,那么一个整数就会有4个0x3f while(n -- ) { char op[2]; cin>>op; int x; cin>>x; int k = find(x); if(*op == 'I'){ h[k] = x; }else{ if(h[k] != null) puts("Yes"); else puts("No"); } } return 0; }
个人还是喜欢这个写法,只用一个数组,并且将插入和搜索都集合在一个find
函数中,非常的nice
1.2 拉链法
存储结构类似邻接表,h[k]表示一个头节点,头节点维护一个单链表e[idx],ne[idx] 所以h[k]中存的是idx
//插入新节点的时候 void insert(int x ){ int k = (x % N + N) % N ; //计算哈希值 e[idx] = x; // 先存x的值 ne[idx] = h[k]; //ne[]指向h[k]的原来指向的值,也就是在头节点后插入一个元素 h[k] = idx ++; //头节点存idx索引,用来找到我们的单链表。 }
2. 字符串hash存储
字符串前缀哈希法
用于比较同一字符串的两个切片是否相同时,有奇效
随意给一个字符串,比如str = ABCDEFG
,我们能够构造一个哈希数组,来存储前缀子串的哈希值
h[0] = 0, h[1] = "A"的哈希值, h[2] = "AB"的哈希值, h[3] ="ABC"的哈希值, h[4] = "ABCD"的哈希值 ...
如何求字符串的哈希值: 将字符串看成一个P进制的数
比如现在我有一个字符串"ABCD"
,将其看成P进制数,那么相应的哈希值为
// "ABCD" (A*p^3+B*P^2+C*P+D) % Q
这里有两点要注意:
就是上述做法中不能产生哈希值 = 0的情况,在存字符串的时候,从下标1 开始存储
当P进制取的足够好,几乎不产生冲突。 一般P取 131或13331, Q取2^64
在算法中,我们定义一个typedef unsigned long long ULL;
这个是一个无符号64位数,取值范围[0,2^64-1],相当于自动 mod Q
了
建议看具体例题acwing 843字符串哈希
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