unordered_map<int, bool> map;

时间: 2023-08-25 08:18:14 浏览: 173
unordered_map<int, bool> map;是一个使用C++的unordered_map容器定义了一个名为map的变量，该容器的键类型为int，值类型为bool。这个容器用于解决某个问题，其中键表示某个元素，值表示该元素是否已经添加过。在解决该问题的过程中，当某个元素已经存在于map中时，表示该元素重复，可以返回该重复元素。如果遍历完整个数组后仍未找到重复元素，则返回-1。这个容器的使用使得解决该问题的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。 [1][2<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [C++：unordered_map](https://blog.csdn.net/cd_yourheart/article/details/118341205)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [刷题笔记：找数组中的重复数字（undered_map、原地交换）](https://blog.csdn.net/qq_60143666/article/details/123399721)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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j < 10; j++) { epsilon = to_string(a); epsilon[i] = '0' + (epsilon[i] - '0' + j) % 10; if (number.find(epsilon) != number.end() && epsilon != to_string(a)) { b = number[epsilon]; edge[a][b] = ...

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在这段代码中，unordered_map<int, int> freq用于记录每个元素出现的次数。 遍历一遍数组nums，对于每个元素，将其出现次数加一。然后，使用all_of函数对freq进行遍历，判断每个元素出现的次数是否为偶数，如果是...

对以下是使用 C++ 实现的代码，使用了栈和哈希表来实现去重和保证字典序最小： 复制 #include <iostream> #include <string> #include <stack> #include <unordered_map> using namespace std; string removeDuplicateLetters(string s) { unordered_map<char, bool> visited; // 判断字符是否已经在栈中 unordered_map<char, int> lastOccur; // 记录字符最后出现的位置 // 先遍历一遍字符串，记录每个字符最后出现的位置 for (int i = 0; i < s.length(); i++) { lastOccur[s[i]] = i; } stack<char> st; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { char c = s[i]; if (visited[c]) { // 如果字符已经在栈中，则跳过 continue; } // 如果栈顶字符比当前字符大，并且栈顶字符在后面还有出现，则弹出栈顶字符 while (!st.empty() && st.top() > c && lastOccur[st.top()] > i) { visited[st.top()] = false; st.pop(); } st.push(c); // 当前字符入栈 visited[c] = true; } string result = ""; while (!st.empty()) { result = st.top() + result; st.pop(); } return result; } int main() { string s = "bcabc"; cout << removeDuplicateLetters(s) << endl; // 输出 "abc" s = "cbacdcbc"; cout << removeDuplicateLetters(s) << endl; // 输出 "acdb" return 0; }每一行代码进行解释及备注

unordered_map<char, bool> visited; // 判断字符是否已经在栈中 unordered_map<char, int> lastOccur; // 记录字符最后出现的位置 // 先遍历一遍字符串，记录每个字符最后出现的位置 for (int i = 0; i < s....

class Solution { public: bool canReorderDoubled(vector<int> &arr) { unordered_map<int, int> cnt; for (int x : arr) { ++cnt[x]; } if (cnt[0] % 2) { return false; } vector<int> vals; vals.reserve(cnt.size()); for (auto &[x, _] : cnt) { vals.push_back(x); } sort(vals.begin(), vals.end(), [](int a, int b) { return abs(a) < abs(b); }); for (int x : vals) { if (cnt[2 * x] < cnt[x]) { // 无法找到足够的 2x 与 x 配对 return false; } cnt[2 * x] -= cnt[x]; } return true; } };

unordered_map<int, int> freq; // to store frequency of each number for(int num : A) freq[num]++; vector<int> nums; // to store unique numbers in ascending order for(auto p : freq) nums.push_back...

比较 std::map< Ty1,Ty2>，std::unordered_map< Ty1, Ty2>和 vector>。尝试把自己的定义的类class MyClass 用于map 和unordered map 的第一个模板参数 Ty1，还需要进行什么定义?

std::unordered_map<MyClass, int, MyClassHash> myUnorderedMap; 需要注意的是，如果MyClass的成员变量发生变化，可能会导致它们在map和unordered_map中的顺序发生变化，因此需要谨慎使用。

int longestConsecutive(const vector<int> &nums) { unordered_map<int, bool> used; for (auto i : nums) used[i] = false; int longest = 0; for (auto i : nums) { if (used[i]) continue; int length = 1; used[i] = true; for (int j = i + 1; used.find(j) != used.end(); ++j) { used[j] = true; ++length; } for (int j = i - 1; used.find(j) != used.end(); --j) { used[j] = true; ++length; } longest = max(longest, length); } return longest；分析以上代码

它使用了哈希表 unordered_map 来记录是否使用了每个数字，然后对于每个数字，进行向上和向下的扩展，直到找到不在数组中的数字为止，计算其长度并更新最长长度。最后返回最长长度。 需要注意的是，该算法的时间...

class Solution { public: bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) { unordered_map<int, int> map; // key: 数组元素， value：元素所在下表 for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 找到了在索引i之前就出现过nums[i]这个元素 if (map.find(nums[i]) != map.end()) { int distance = i - map[nums[i]]; if (distance <= k) { return true; } map[nums[i]] = i; // 更新元素nums[i]所在的最新位置i } else { // 如果map里面没有，就把插入一条数据<元素，元素所在的下表> map[nums[i]] = i; } } return false; } };解释这段代码

在这段代码中，unordered_map<int, int> map用于记录每个元素最近一次出现的下标。 遍历一遍数组nums，对于每个元素，如果在map中已经存在了，则说明数组中存在相同的元素，此时计算该元素最近一次出现的下标与当前...

unordered_set<int> set1(nums1.begin(), nums1.end());这样子能把键值对放进哈希表吗

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这段代码是一个用户管理和评分记录系统，其中包含两个类：User_Gxy和UserManager。 ...构造函数用于初始化这些属性。 UserManager类用于管理用户和评分记录，包含一个私有的users向量、一个userFile字符串和一个...

补全以下这段代码 using namespace std; const int N = 51; int n,m,a[N],k,x; unordered_map<int,int> mp; void dfs(int x,int num,int sum) { if (num==4) { mp[sum]=1; return; } for (int i=x+1;i<=n+num-3;i++) dfs(i,num+1,sum+a[i]); } inline void Main() { cin>>n>>m; for (int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; dfs(0,0,0); while (m--) { cin>>k; bool boo=true; for (int i=1;i<=k;i++) { cin>>x; if (mp[x*4]) continue; boo=false; } if (boo) cout<<"Yes"<<endl; else cout<<"No"<<endl; } }

unordered_map<int, int> mp; void dfs(int x, int num, int sum) { if (num == 4) { mp[sum] = 1; return; } for (int i = x + 1; i <= n + num - 3; i++) dfs(i, num + 1, sum + a[i]); } inline void ...

帮我优化时间复杂度：#include<iostream> #include<algorithm> #include<string> #include<unordered_map> using namespace std; int main() { unordered_map<string, string>curses; string curse; while ((getline(cin, curse)) && (curse != "END")) { size_t pos = curse.find(']'); string name = curse.substr(1, pos - 1); string effect = curse.substr(pos + 2);//因为']'后面有一个空格 curses[name] = effect; } int N; cin >> N; getchar();//很重要，读取上一个换行符 for (int i = 0; i < N; i++) { string query; getline(cin, query); if (query[0]=='[') //输入的是诅咒名字 { size_t cinPos = query.find(']'); string cinNmae = query.substr(1, cinPos - 1); if (curses.count(cinNmae)) cout << curses[cinNmae] << endl; else cout << "silence" << endl; } else //输入的是诅咒效果 { bool flag = 0; for (auto it = curses.begin(); it != curses.end(); it++) { if (query.compare(it->second) == 0) { cout << it->first << endl; flag = 1; break; } } if(flag==0) cout << "silence" << endl; } } return 0; }

为了优化时间复杂度，我们可以考虑使用一个 unordered_map<string, vector<string>>，其中 vector 中存储的是具有相同诅咒效果的诅咒名称。这样，查询操作的时间复杂度就可以降为 $O(1)$，具体实现如下： ...

麻烦优化一下下列C++代码 void PIN_FAST_ANALYSIS_CALL onRead(THREADID threadid, ADDRINT memoryAddr){ ThreadData* t = get_tls(threadid); t->readCounter++; // get latest version value of this memory location map<ADDRINT, std::pair<vector<UINT32>, std::pair<THREADID, UINT32> > >::iterator it = t->shadowRead.find(memoryAddr); if (it != t->shadowRead.end()){ // if its in the thread's local memory /*(implementation of the last one value predictor)*/ // if it already exists. update the counter for the thread by 1 // for the location. it->second.first[threadid]++; } else { // if hasn't been read by current thread before //insert record into memoryMap vector <UINT32> temp(8,0); t->shadowRead[memoryAddr] = std::make_pair(temp, std::make_pair(0,0)); // insert pair of vector and another pair t->shadowRead[memoryAddr].first[threadid] = 1; } // Get last write to memoryAddr and save order with read in execution log PIN_GetLock(&writeLock, threadid + 1); rdOps++; unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> > ,bool> >::iterator itt = memoryMap.find(memoryAddr); map<ADDRINT, std::pair<vector<UINT32>, std::pair<THREADID, UINT32> > >::iterator ita = t->shadowRead.find(memoryAddr); if ((itt != memoryMap.end()) && (itt->second.first.size() > 0) && (itt->second.first.back().first != t->tid) && (itt->second.first.back().first != ita->second.second.first && itt->second.first.back().second != ita->second.second.second)){ // optimize to weed out intra-thread dependencies on shared memory locations //EXECUTION LOG FORMAT WRITE-READ: WRITETHREAD WRITECOUNTER READ traceFileReads << itt->second.first.back().first << "," << itt->second.first.back().second << "," << t->tid << "," << t->readCounter << endl; } PIN_ReleaseLock(&writeLock);

<< t->tid << "," << t->readCounter << endl; } PIN_ReleaseLock(&writeLock); } 在上述代码中，我将锁的范围缩小到仅在需要保护共享资源的关键部分使用，使用了 auto 关键字简化了迭代器声明，并且避免...

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根据给定文件信息，以下知识点将围绕Ruby编程语言、欧拉计划以及算法设计方面展开。 首先，“欧拉计划”指的是一系列数学和计算问题，旨在提供一种有趣且富有挑战性的方法来提高数学和编程技能。这类问题通常具有数学背景，并且需要编写程序来解决。 在标题“项目欧拉最小的多个NYC04-SENG-FT-030920”中，我们可以推断出需要解决的问题与找到一个最小的正整数，这个正整数可以被一定范围内的所有整数（本例中为1到20）整除。这是数论中的一个经典问题，通常被称为计算最小公倍数（Least Common Multiple，简称LCM）。 问题中提到的“2520是可以除以1到10的每个数字而没有任何余数的最小数字”，这意味着2520是1到10的最小公倍数。而问题要求我们计算1到20的最小公倍数，这是一个更为复杂的计算任务。 在描述中提到了具体的解决方案实施步骤，包括编码到两个不同的Ruby文件中，并运行RSpec测试。这涉及到Ruby编程语言，特别是文件操作和测试框架的使用。 1. Ruby编程语言知识点： - Ruby是一种高级、解释型编程语言，以其简洁的语法和强大的编程能力而闻名。 - Ruby的面向对象特性允许程序员定义类和对象，以及它们之间的交互。 - 文件操作是Ruby中的一个常见任务，例如，使用`File.open`方法打开文件进行读写操作。 - Ruby有一个内置的测试框架RSpec，用于编写和执行测试用例，以确保代码的正确性和可靠性。 2. 算法设计知识点： - 最小公倍数(LCM)问题可以通过计算两个数的最大公约数（GCD）来解决，因为LCM(a, b) = |a * b| / GCD(a, b)，这里的“|a * b|”表示a和b的乘积的绝对值。 - 确定1到N范围内的所有整数的最小公倍数，可以通过迭代地计算当前最小公倍数与下一个整数的最小公倍数来实现。 - 欧拉问题通常要求算法具有高效的时间复杂度和空间复杂度，以处理更大的数值和更复杂的问题。 3. 源代码管理知识点： - 从文件名称列表可以看出，这是一个包含在Git版本控制下的项目。Git是一种流行的分布式版本控制系统，用于源代码管理。 - 在这种情况下，“master”通常指的是项目的主分支，是项目开发的主要工作流所在。 综上所述，本文件要求程序员使用Ruby语言实现一个算法，该算法能够找到一个最小的正整数，它能够被1到20的每个整数整除，同时涉及使用文件操作编写测试代码，并且需要对代码进行版本控制。这些都是程序员日常工作中可能遇到的技术任务，需要综合运用编程语言知识、算法原理和源代码管理技能。
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电力电子技术：IT数据中心的能源革命者

# 摘要 本文深入探讨了电力电子技术在IT数据中心中的重要角色，阐述了其基础理论、关键参数以及在数据中心能源需求管理中的应用。文章详细分析了数据中心能耗的构成与评价指标，并讨论了电力供应架构及高效电力分配策略。通过介绍能量回收、模块化解决方案和能源存储技术，探讨了
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设计一个程序，实现哈希表的相关运算：用Java语言编写

设计一个简单的哈希表（Hash Table），在Java中通常会使用`HashMap`或`LinkedHashMap`等内置数据结构。下面是一个基本的实现，使用`HashMap`作为示例： ```java import java.util.HashMap; public class HashTable { private HashMap<String, String> hashTable; // 使用HashMap存储键值对 // 初始化哈希表 public HashTable(int capacity) { this.hashTable = ne