哈希表 visited
时间: 2023-10-17 07:35:57 浏览: 41
哈希表 visited 是一种数据结构,用于记录元素是否被访问过。它可以用来解决很多问题,比如遍历和搜索算法中的去重操作。
在哈希表 visited 中,每个元素都会被映射到一个唯一的哈希值,这个哈希值可以用来快速查询元素是否存在。当我们访问一个元素时,我们可以通过计算其哈希值,并在哈希表 visited 中进行查找。如果存在该元素对应的哈希值,就表示该元素已经被访问过。
使用哈希表 visited 可以大大提高查找的效率,时间复杂度为 O(1)。因此,它在解决一些需要频繁进行元素查找的问题时非常有用。
相关问题
哈希表,树和图呢
好的,我可以为你介绍哈希表、树和图的基本操作。
首先是哈希表的示例代码:
```python
# 定义一个哈希表
hash_table = {}
# 在哈希表中插入元素
hash_table['apple'] = 2
hash_table['banana'] = 3
hash_table['orange'] = 4
# 查找哈希表中的元素
print(hash_table.get('apple')) # 输出:2
# 删除哈希表中的元素
del hash_table['orange']
print(hash_table) # 输出:{'apple': 2, 'banana': 3}
```
接下来是树的示例代码:
```python
# 定义一个树结点类
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
# 定义一棵树
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(5)
# 遍历树
def inorder_traversal(root):
if not root:
return
inorder_traversal(root.left)
print(root.val)
inorder_traversal(root.right)
inorder_traversal(root) # 输出:4 2 5 1 3
```
最后是图的示例代码:
```python
# 定义一个图
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'C', 'D'],
'C': ['A', 'B', 'D'],
'D': ['B', 'C']
}
# 遍历图
def bfs(graph, start):
visited = set()
queue = [start]
while queue:
node = queue.pop(0)
if node not in visited:
print(node)
visited.add(node)
neighbors = graph[node]
for neighbor in neighbors:
queue.append(neighbor)
bfs(graph, 'A') # 输出:A B C D
```
以上是哈希表、树和图的基本操作示例,希望能够帮助你更好地理解和掌握数据结构算法。
visited.count
引用\[2\]中的代码段是一个解决问题的算法实现,其中的visited.count是用来判断一个节点是否已经被访问过的。在这段代码中,visited是一个unordered_set,用来存储已经访问过的节点。visited.count(u)返回的是u在visited中的计数,如果u已经被访问过,计数不为0,返回true;否则返回false。这个判断语句用来避免重复访问同一个节点。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LeetCode 811. Subdomain Visit Count(哈希表的简单运用,c++,python)](https://blog.csdn.net/ha_ha_ha233/article/details/89396913)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [LeetCode 817:链表组件(计数)](https://blog.csdn.net/chengda321/article/details/102505074)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]