lintcode-129-重哈希

129-重哈希

哈希表容量的大小在一开始是不确定的。如果哈希表存储的元素太多(如超过容量的十分之一),我们应该将哈希表容量扩大一倍,并将所有的哈希值重新安排。假设你有如下一哈希表:

size=3, capacity=4

[null, 21, 14, null]
↓ ↓
9 null

null
哈希函数为:

int hashcode(int key, int capacity) {
return key % capacity;
}
这里有三个数字9,14,21,其中21和9共享同一个位置因为它们有相同的哈希值1(21 % 4 = 9 % 4 = 1)。我们将它们存储在同> 一个链表中。

重建哈希表,将容量扩大一倍,我们将会得到:

size=3, capacity=8
index: 0 1 2 3 4 5 6 7
hash : [null, 9, null, null, null, 21, 14, null]
给定一个哈希表,返回重哈希后的哈希表。

注意事项
哈希表中负整数的下标位置可以通过下列方式计算:

  • C++/Java:如果你直接计算-4 % 3,你会得到-1,你可以应用函数:a % b = (a % b + b) % b得到一个非负整数。
  • Python:你可以直接用-1 % 3,你可以自动得到2。

样例
给出 [null, 21->9->null, 14->null, null]
返回 [null, 9->null, null, null, null, 21->null, 14->null, null]

标签
LintCode 版权所有 哈希表

思路

根据原哈希表的值,建立新的哈希表即可

code

/**
 * Definition of ListNode
 * class ListNode {
 * public:
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int val) {
 *         this->val = val;
 *         this->next = NULL;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
public:
    /**
     * @param hashTable: A list of The first node of linked list
     * @return: A list of The first node of linked list which have twice size
     */    
    vector<ListNode*> rehashing(vector<ListNode*> hashTable) {
        // write your code here
        int capacity = hashTable.size();
        if (capacity <= 0) {
            return vector<ListNode*>();
        }

        vector<int> hashValue;
        for (ListNode *node : hashTable) {
            while (node != NULL) {
                hashValue.push_back(node->val);
                node = node->next;
            }
        }

        hashTable.clear();
        capacity *= 2;
        hashTable.resize(capacity);

        for (int i = 0; i < hashValue.size(); i++) {
            int index = (hashValue[i] % capacity + capacity) % capacity;
            if (hashTable[index] == NULL) {
                hashTable[index] = new ListNode(hashValue[i]);
            }
            else {
                ListNode* node = hashTable[index];
                while (node->next != NULL) {
                    node = node->next;
                }
                node->next = new ListNode(hashValue[i]);
            }
        }
        return hashTable;
    }
};
posted @ 2017-08-22 18:39  LiBaoquan  阅读(387)  评论(0编辑  收藏  举报