在leetcode上刷339题Evaluate Division(https://leetcode.com/problems/evaluate-division/#/description)时在脑中过了一遍想法,大概是生成26棵树,每棵树又有26个子节点,子节点下方对应其父节点与祖父节点相除的结果.
使用树结构进行存储、再通过问题给出的字母利用DFS进行搜索。
觉得实现起来比较费键盘就没有继续写下去,跑到discuss区看大神的写法。
在ycf303(以下简称y神)的答案中第一次接触到unordered_map这一结构。
unordered_map是C++11特性,利用hash表实现,查找效率极高。
y神代码如下:

  1. 1 class Solution {
  2. 2 public:
  3. 3 vector<double> calcEquation(vector<pair<string, string>> equations,
  4. 4 vector<double>& values, vector<pair<string, string>> query)
  5. 5 {
  6. 6 unordered_map<string,unordered_map<string, double>> m;
  7. 7 vector<double> res;
  8. 8 for (int i = 0; i < values.size(); ++i)
  9. 9 {
  10. 10 m[equations[i].first].insert(make_pair(equations[i].second,values[i]));
  11. 11 if(values[i]!=0)
  12. 12 m[equations[i].second].insert(make_pair(equations[i].first,1/values[i]));
  13. 13 }
  14. 14
  15. 15 for (auto i : query)
  16. 16 {
  17. 17 unordered_set<string> s;
  18. 18 double tmp = check(i.first,i.second,m,s);
  19. 19 if(tmp) res.push_back(tmp);
  20. 20 else res.push_back(-1);
  21. 21 }
  22. 22 return res;
  23. 23 }
  24. 24
  25. 25 double check(string up, string down,
  26. 26 unordered_map<string,unordered_map<string, double>> &m,
  27. 27 unordered_set<string> &s)
  28. 28 {
  29. 29 if(m[up].find(down) != m[up].end()) return m[up][down];
  30. 30 for (auto i : m[up])
  31. 31 {
  32. 32 if(s.find(i.first) == s.end())
  33. 33 {
  34. 34 s.insert(i.first);
  35. 35 double tmp = check(i.first,down,m,s);
  36. 36 if(tmp) return i.second*tmp;
  37. 37 }
  38. 38 }
  39. 39 return 0;
  40. 40 }
  41. 41 };

花了一个多小时对unordered_map进行研究和总结,发现相较于我利用树对题中数据进行存储的方式,unordered_map更加快捷,而且只有实际存在的数据才会进行插入,不用造成不必要的内存开销,是我这种内存强迫症患者的福音。
至于时间复杂度方面,unordered_map查找的时间复杂度O(1)和我的森林相同,但写起来要快捷的多,以后再遇到此类问题需要打表存储,都会尽量使用unordered_map。

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