Hash Table基礎
哈希表(Hash Table)是常用的數據結構，其運用哈希函數(hash function)實現映射，內部使用開放定址、拉鏈法等方式解決哈希沖突，使得讀寫時間復雜度平均為O(1)。
HashMap(std::unordered_map)、HashSet(std::unordered_set)的原理與Hash Table一樣，它們的用途廣泛、用法靈活，接下來側重於介紹它們的應用。
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集合
如果僅需要判斷元素是否存在於某個集合，我們可以使用結構HashSet(std::unordered_set)。例如 LeetCode題目 349. Intersection of Two Arrays：
// 349. Intersection of Two Arrays vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { unordered_set<int> s1(nums1.begin(),nums1.end()); unordered_set<int> s2(nums2.begin(),nums2.end()); vector<int> res; for(auto& a:s1) if(s2.count(a)) res.push_back(a); return res; }
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計數
如果需要對元素進行計數，我們可以使用結構HashMap(std::unordered_map)，元素如取值范圍固定可以用Array(std::vector)，例如LeetCode題目 217. Contains Duplicate：
// 217. Contains Duplicate bool containsDuplicate(vector<int>& nums) { unordered_map<int,int> m; for(int x:nums) if(m[x]++==1) return true; return false; }
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在滑動窗口算法中常使用HashMap計數，關於滑動窗口算法，詳見：算法與數據結構基礎 - 滑動窗口(Sliding Window)
Key-Val
進一步地，HashMap表示一種Key-Val (或ID-屬性) 關系，這里Val可以是計數、下標(index)等等。
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映射
更一般地，HashMap表示一種映射關系，意義在於O(1)時間復雜度完成由 A->B 的映射。
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HashMap與Prefix sum
利用HashMap和Prefix sum，我們可以在O(n)時間復雜度求解一類子序列求和問題，其中HashMap用於計數，例如LeetCode題目 560. Subarray Sum Equals K：
// 560. Subarray Sum Equals K int subarraySum(vector<int>& nums, int k) { unordered_map<int,int> m; m[0]=1; int sum=0,res=0; for(auto& a:nums){ sum+=a; res+=m[sum-k]; m[sum]++; } return res; }
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HashMap與圖形問題
HashMap可以應用於二維圖形的一些問題求解，以歐拉距離、斜率、x/y坐標等為key，以計數、x/y坐標為val。圖形問題中HashMap的映射關系不是那么直觀和明顯，需要單獨計算key、仔細甄別映射關系。
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HashMap與vector/list/stack結合
HashMap與vector、list、stack等數據結構可以結合成為復合數據結構，這樣可以既用到HashMap O(1)的優點，也用到vector支持下標操作、list增刪節點快、stack先進后出的特點。例如 LeetCode題目 380. Insert Delete GetRandom O(1)：
// 380. Insert Delete GetRandom O(1) vector<int> v; unordered_map<int,int> m;
以上用vector存儲元素，unordered_map存儲元素和對應下標；getRandom函數利用vector下標操作，而刪除元素時，使用unordered_map取得被刪元素、將vector末尾元素與其對調，利用了HashMap O(1)的優點。
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