数据结构-集合映射

实现Set:

public interface Set<E> {
    int getSize();
    boolean isEmpty();
    boolean contains(E e);
    void add(E e);
    void remove(E e);
}

使用链表实现：

public class LinkedListSet<E> implements Set<E> {

    private LinkedList<E> linkedList;

    public LinkedListSet() {
        this.linkedList = new LinkedList<E>();
    }

    @Override
    public void add(E e) {
        if(!contains(e)){
            linkedList.addFirst(e);
        }
    }

    @Override
    public boolean contains(E e) {
        return linkedList.contains(e);
    }

    @Override
    public void remove(E e) {
        linkedList.removeElement(e);
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return linkedList.getSize();
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return linkedList.isEmpty();
    }
}

使用二分搜索树实现：

public class BSTSet<E extends Comparable<E>> implements Set<E> {

    private BST<E> bst;

    public BSTSet() {
        this.bst = new BST<E>();
    }
    @Override
    public int getSize() {
        return bst.size();
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return bst.isEmpty();
    }

    @Override
    public boolean contains(E e) {
        return bst.contains(e);
    }

    @Override
    public void add(E e) {
        bst.add(e);
    }

    @Override
    public void remove(E e) {
        bst.remove(e);
    }
}

实现Map:

public interface Map<K, V> {

    void add(K key, V value);
    boolean contains(K key);
    V get(K key);
    void set(K key, V value);
    V remove(K key);
    int getSize();
    boolean isEmpty();
}

使用二分搜索树实现：

此时二分搜索树里面，就不能是泛型E了，得是key 和 value形式。  具体实现时候，就是用key作为节点比较的对象。

public class BSTMap<K extends Comparable<K>, V> implements Map<K, V> {

    private class Node {
        private K key;
        private V value;
        private Node left;
        private Node right;

        public Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.left = null;
            this.right = null;
        }
    }

    private Node root;
    private int size;

    public BSTMap() {
        root = null;
        size = 0;
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return size;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    // 向二分搜索树中添加新的元素(key, value)
    @Override
    public void add(K key, V value) {
        root = add(root, key, value);
    }

    // 向以node为根的二分搜索树中插入元素(key, value)，递归算法
    // 返回插入新节点后二分搜索树的根
    private Node add(Node node, K key, V value) {

        if (node == null) {
            size++;
            return new Node(key, value);
        }

        if (key.compareTo(node.key) < 0) {
            node.left = add(node.left, key, value);
        } else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
            node.right = add(node.right, key, value);
        } else {// key.compareTo(node.key) == 0
            node.value = value;
        }
        return node;
    }

    // 返回以node为根节点的二分搜索树中，key所在的节点
    private Node getNode(Node node, K key) {

        if (node == null) {
            return null;
        }
        if (key.equals(node.key)) {
            return node;
        } else if (key.compareTo(node.key) < 0) {
            return getNode(node.left, key);
        } else { // if(key.compareTo(node.key) > 0)
            return getNode(node.right, key);
        }
    }

    @Override
    public boolean contains(K key) {
        return getNode(root, key) != null;
    }

    @Override
    public V get(K key) {

        Node node = getNode(root, key);
        return node == null ? null : node.value;
    }

    @Override
    public void set(K key, V newValue) {
        Node node = getNode(root, key);
        if (node == null) {
            throw new IllegalArgumentException(key + " doesn't exist!");
        }
        node.value = newValue;
    }

    // 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
    private Node minimum(Node node) {
        if (node.left == null) {
            return node;
        }
        return minimum(node.left);
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMin(Node node) {

        if (node.left == null) {
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size--;
            return rightNode;
        }

        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    // 从二分搜索树中删除键为key的节点
    @Override
    public V remove(K key) {

        Node node = getNode(root, key);
        if (node != null) {
            root = remove(root, key);
            return node.value;
        }
        return null;
    }

    private Node remove(Node node, K key) {

        if (node == null) {
            return null;
        }
        if (key.compareTo(node.key) < 0) {
            node.left = remove(node.left, key);
            return node;
        } else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
            node.right = remove(node.right, key);
            return node;
        } else {   // key.compareTo(node.key) == 0

            // 待删除节点左子树为空的情况
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size--;
                return rightNode;
            }

            // 待删除节点右子树为空的情况
            if (node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size--;
                return leftNode;
            }

            // 待删除节点左右子树均不为空的情况

            // 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点
            // 用这个节点顶替待删除节点的位置
            Node successor = minimum(node.right);
            successor.right = removeMin(node.right);
            successor.left = node.left;

            node.left = node.right = null;

            return successor;
        }
    }

}

当然，也可以用链表实现。 链表中Node是key，value形式，只不过value永远为null。

实现了set和map后，做几道题：

/**
 * 国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:
 * <p>
 * 'a' 对应 ".-" ， 'b' 对应 "-..." ， 'c' 对应 "-.-." ，以此类推。 为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下：
 * <p>
 * [".-","-...","-.-.","-..",".","..-.","--.","....","..",".---","-.-",".-..","--","-.","---",".--.","--.-",".-.","...","-","..-","...-",".--","-..-","-.--","--.."]
 * 给你一个字符串数组 words ，每个单词可以写成每个字母对应摩尔斯密码的组合。
 * <p>
 * 例如，"cab" 可以写成 "-.-..--..." ，(即 "-.-." + ".-" + "-..." 字符串的结合)。我们将这样一个连接过程称作 单词翻译 。 对 words 中所有单词进行单词翻译，返回不同 单词翻译
 * 的数量。
 * <p>
 *  
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入: words = ["gin", "zen", "gig", "msg"] 输出: 2 解释: 各单词翻译如下: "gin" -> "--...-." "zen" -> "--...-." "gig" -> "--...--."
 * "msg" -> "--...--."
 * <p>
 * 共有 2 种不同翻译, "--...-." 和 "--...--.".
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/unique-morse-code-words 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */

public class Solution804 {

    public int uniqueMorseRepresentations(String[] words) {

        String[] codes = {".-", "-...", "-.-.", "-..", ".", "..-.", "--.", "....", "..", ".---", "-.-", ".-..", "--",
            "-.", "---", ".--.", "--.-", ".-.", "...", "-", "..-", "...-", ".--", "-..-", "-.--", "--.."};
        BSTSet<String> set = new BSTSet<>();
        for (String word : words) {
            StringBuilder res = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
                res.append(codes[word.charAt(i) - 'a']);
            }

            set.add(res.toString());
        }

        return set.getSize();
    }
}

/**
 * 给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。
 * 输出结果中每个元素是唯一的，可以不考虑顺序
 *  
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
 * 输出：[2]
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
 * 输出：[9,4]
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class Solution349 {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {

        TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>();
        for (int num : nums1) {
            set.add(num);
        }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int num : nums2) {
            if (set.contains(num)) {
                list.add(num);
                set.remove(num);
            }
        }

        int[] res = new int[list.size()];
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            res[i] = list.get(i);
        }
        return res;
    }
}

/**
 * 给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。
 * <p>
 * 示例 1：
 * 输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
 * 输出：[2,2]
 * <p>
 * 示例 2:
 * 输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
 * 输出：[4,9]
 *  
 * <p>
 * 说明：
 * 输出结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中出现次数的最小值一致（元素在交集中出现了几次，就输出几次）。
 * 我们可以不考虑输出结果的顺序。
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays-ii
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class Solution350 {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
        for (int num : nums1) {
            if (!map.containsKey(num)) {
                map.put(num, 1);
            } else {
                map.put(num, map.get(num) + 1);
            }
        }

        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
        for (int num : nums2) {
            if (map.containsKey(num)) {
                res.add(num);
                map.put(num, map.get(num) - 1);
                if (map.get(num) == 0) {
                    map.remove(num);
                }
            }
        }

        int[] ret = new int[res.size()];
        for (int i = 0; i < res.size(); i++) {
            ret[i] = res.get(i);
        }
        return ret;
    }
}