简单的题,内涵不简单

当谈及大厂面试时,算法无疑是必考内容之一。然而,仅仅掌握算法并不足以让你在竞争激烈的面试中脱颖而出。算法的性能是另一个至关重要的方面,它直接反映了你解决问题的效率和质量。要想在这个竞技场上脱颖而出,你需要对数据结构的基本原理有深入的理解。这不仅能够让你在算法题中找到更为优质的解答,还能够为你在实际工作中遇到的挑战提供强大的解决方案。

LeetCode算法题目引入

常规解法

这个算法题目是力扣上的首个问题,看似简单却蕴含着深刻的算法思想。许多人采用双重for循环的方式迅速解决,这种直观的解法符合常规思维,却在时间复杂度上不够优质。

简单的题,内涵不简单

var twoSum = function (nums, target) {
    for(let i =0;i<nums.length;i++){
        for(let j =i+1;j<nums.length;j++){
            if(nums[i]+nums[j]==target){
                return [i,j];
            }
        }
    }
};

性能比对

简单的题,内涵不简单

所以我们应该换一种解题思路,尝试去寻找target – x

数组查找

var twoSum = function (nums, target) {
    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
        let temp = target - nums[i];
        if (nums.indexOf(temp,i+1)!=-1)
            return [i,nums.indexOf(temp,i+1)];
    }
};

性能对比

简单的题,内涵不简单

虽然数组查找方式在一定程度上优化了时间性能,但从根本上来看,它并没有对算法的本质进行很大改变。

对象查找

var twoSum = function(nums, target) {  
var diff = {}  
for (var i = 0; i < nums.length; i++) {  
if (diff[nums[i]] !== undefined) { // 查找对象中是否存在值,是不需要循环的  
   return [diff[nums[i]], i]; 
   }  
   diff[target - nums[i]] = i;
   }  
};

性能对比

简单的题,内涵不简单

对象查找的方法确实可以大大优化时间复杂度。尽管这种方法可能会牺牲一些空间复杂度,但在当今的编程环境中,时间优化远比空间优化更为重要。因为现代电脑和手机通常都配备了富余的内存空间,所以更倾向于选择时间上的优化。这种权衡取舍的思路是我们在编程实践中经常遇到的,需要我们综合考虑问题的各个方面,以求得最佳的解决方案。

所以大家有没有思考过这样的问题,同样是查找,为什么在对象中查找比在数组中查找更为优质呢。

存储结构不同——>性能不同

存储结构

  • 对象中查找:对象通常使用哈希表(Hash Table)进行存储,其中每个键值对都有一个对应的哈希值,通过哈希函数将键映射到哈希表中的位置。这种存储结构使得查找操作的时间复杂度通常为 O(1),即常数时间复杂度。
  • 数组中查找:数组是按照顺序存储元素的数据结构,每个元素在内存中都有一个固定的位置。在数组中查找通常需要遍历整个数组,时间复杂度为 O(n),其中 n 是数组的长度。

什么是哈希表

哈希表(Hash Table),也称为哈希映射或关联数组,是一种数据结构,用于存储键值对,并通过哈希函数将键映射到表中的位置,以便快速定位和检索数据。哈希表的基本思想是将键通过哈希函数映射为一个固定大小的索引,然后将该键值对存储在该索引处。
这样,当需要查找、插入或删除数据时,可以通过哈希函数直接计算出键对应的索引,从而快速访问目标数据。

下面是哈希表的查找过程的详细解释:

  1. 哈希函数计算键的哈希值: 当需要查找某个键对应的值时,首先会将该键作为输入传递给哈希函数。哈希函数会对键进行处理,生成一个唯一的哈希值。理想情况下,不同的键应该生成不同的哈希值,但由于哈希函数的输出空间通常比键的空间小,可能会出现不同键产生相同哈希值的情况,这就是哈希冲突。
  2. 哈希值映射到哈希表中的索引: 哈希函数生成的哈希值通常是一个整数,该整数通常比哈希表的大小大得多。因此,需要将哈希值映射到哈希表中的实际索引位置。这通常通过取模运算(取余数)来实现,即哈希值对哈希表的大小取模,得到一个在表范围内的索引值。

简单的题,内涵不简单

  1. 检查索引位置的数据: 现在已经得到了哈希值对应的索引位置,接下来需要检查该位置存储的数据。如果该位置为空,则表示哈希表中没有对应的键值对,查找失败。如果该位置存储了一个或多个键值对,可能会出现哈希冲突,即不同的键经过哈希函数计算得到了相同的索引值。这时,通常会使用一种解决冲突的方法,比如链地址法(Chaining)或开放定址法(Open Addressing)。
  2. 处理哈希冲突: 如果发生了哈希冲突,意味着索引位置已经被占用,需要处理这种情况。在链地址法中,每个索引位置都维护一个链表,存储所有映射到该索引位置的键值对;在开放定址法中,会尝试寻找下一个空闲位置来存储数据,通常通过一定的探测方法来确定下一个位置。
  3. 返回结果或继续查找: 最后,根据查找的目的,可能会返回找到的值,或者继续查找下一个可能的位置,直到找到目标数据或确定数据不存在。

最后

相信很多小伙伴在写算法题的过程中常常会忽略优化性能这一点,可能是因为对数据结构的底层原理不够清晰。回忆起我的第一场算法比赛——ICPC,它采取ACM赛制,要么全过,要么不过。我见过太多的TLE(Time Limit Exceeded),这让我开始反思自己平时写代码时的习惯。我发现,通常情况下,我只是为了解决问题而编写代码,而忽视了性能优化的重要性。
慢慢地,我开始思考如何以更优化的方式解决问题,而不仅仅是能够得出答案。这个过程让我对数据结构的内层原理有了更深入的认识,也培养了我在编程过程中更多的解题思维。

所以让我们重视起代码的性能优化。优化性能不仅意味着让程序更快地执行,也包括提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。通过对数据结构和算法的深入理解,我们可以更好地选择适当的数据结构和算法来解决问题,从而提高程序的效率。这种重视性能优化的态度不仅可以在竞赛中取得更好的成绩,也能够在实际项目开发中提升我们的编程水平和工作效率。

哈希详细学习:基础数据结构(四):哈希表 HashTable(TS版) – 掘金 (juejin.cn)

原文链接:https://juejin.cn/post/7359764922726662195 作者:eiko莉

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