哈希表进阶应用：轻松找出叠涂元素

后端

2023-01-17 23:10:41

哈希表在 LeetCode 难题中的闪光时刻：找出叠涂元素

哈希表的魅力

哈希表，数据结构领域的明星选手，在解决编程难题时大显身手。哈希表以其闪电般的查找和插入速度闻名，非常适合处理计数相关的问题。今天，我们就将踏入 LeetCode 的世界，见证哈希表是如何在一道中等难度难题中大放异彩的。

2661. 找出叠涂元素

想象一下，你手中有一串数字，你想找出其中至少出现过指定次数的数字。这就是 LeetCode 上的 2661. 找出叠涂元素难题的精髓所在。给定一个数组和一个数字 m，你的任务就是找出在数组中至少出现过 m 次的元素。

哈希表的妙招

哈希表是解决这道难题的不二之选。通过使用哈希表，我们可以轻松统计出数组中每个元素出现的次数。

建立哈希表： 首先，创建一个哈希表，其中键是数组中的元素，而值是该元素出现的次数。
遍历数组： 接下来，遍历数组中的每个元素。
哈希表操作： 如果一个元素已经存在于哈希表中，我们就将它的次数加 1；如果不存在，则将它添加到哈希表中，并将次数初始化为 1。
查找叠涂元素： 最后，遍历哈希表，找出值大于或等于 m 的键，这些键对应的元素就是叠涂了至少 m 次的元素。

代码示例

def find_overlapped_elements(arr, m):
    """
    Finds the elements in arr that are overlapped at least m times.

    Args:
    arr: The input array.
    m: The minimum number of times an element must be overlapped.

    Returns:
    A list of the overlapped elements.
    """

    # Create a hash table to store the elements and their counts.
    hash_table = {}

    # Iterate over the array.
    for element in arr:
        # If the element is already in the hash table, increment its count.
        if element in hash_table:
            hash_table[element] += 1
        # Otherwise, add the element to the hash table with a count of 1.
        else:
            hash_table[element] = 1

    # Find the overlapped elements.
    overlapped_elements = []
    for element, count in hash_table.items():
        if count >= m:
            overlapped_elements.append(element)

    # Return the overlapped elements.
    return overlapped_elements