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