设计一个数字容器系统
2025-02-09 22:58:23
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从现在开始,我们要努力学习啦!今天我给大家带来《设计一个数字容器系统》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点,如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方,欢迎留言呀!我们一起讨论,一起学习!
设计一个高效的数字容器系统,支持以下操作:
- 插入/替换: 将指定索引处的值替换为新值。如果索引不存在,则插入新值。
- 查找最小索引: 返回给定数字在容器中出现的最小索引。如果数字不存在,则返回 -1。
挑战难度: 中等
相关主题: 哈希表,设计模式,最小堆(优先队列)
示例:
["NumberContainers", "find", "change", "change", "change", "change", "find", "change", "find"]
[[], [10], [2, 10], [1, 10], [3, 10], [5, 10], [10], [1, 20], [10]]
说明:
NumberContainers nc = new NumberContainers();
创建一个新的数字容器系统。nc.find(10);
返回 -1,因为 10 还不存在于容器中。nc.change(2, 10);
将索引 2 处的值设置为 10。nc.change(1, 10);
将索引 1 处的值设置为 10。nc.change(3, 10);
将索引 3 处的值设置为 10。nc.change(5, 10);
将索引 5 处的值设置为 10。nc.find(10);
返回 1,因为 1 是 10 在容器中出现的最小索引。nc.change(1, 20);
将索引 1 处的值替换为 20。nc.find(10);
返回 2,因为 2 现在是 10 在容器中出现的最小索引。
约束:
- 1 <=
index
<= 105 - 1 <=
number
<= 105 change
和find
方法的调用次数最多为 105
提示:
为了高效地实现这个系统,可以使用哈希表来存储每个索引对应的值,以及使用最小堆(优先队列)来跟踪每个数字的最小索引。
解决方案 (Python):
import heapq class NumberContainers: def __init__(self): self.index_map = {} # index -> number self.number_map = {} # number -> min-heap of indices def change(self, index: int, number: int) -> None: if index in self.index_map: old_number = self.index_map[index] heapq.heapreplace(self.number_map[old_number], float('inf')) #Mark as invalid self.index_map[index] = number if number not in self.number_map: self.number_map[number] = [] heapq.heappush(self.number_map[number], index) def find(self, number: int) -> int: if number not in self.number_map: return -1 while self.number_map[number] and self.number_map[number][0] not in self.index_map or self.index_map[self.number_map[number][0]] != number: heapq.heappop(self.number_map[number]) #Remove invalid index return self.number_map[number][0] if self.number_map[number] else -1
这个Python解决方案使用了heapq
模块来实现最小堆,并利用两个字典来高效地进行查找和更新操作。 float('inf')
用作标记,表示索引已失效。
进一步优化:
为了进一步优化,可以考虑使用更高级的数据结构,例如跳表或其他自平衡树,来替代最小堆,但这会增加代码复杂度。 对于大多数用例,最小堆已经足够高效。
好了,本文到此结束,带大家了解了《设计一个数字容器系统》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!

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