} } }return{}; } }; 方法二:哈希表 classSolution{public:vector<int>twoSum(vector<int>& nums,inttarget){ unordered_map<int,int> hashtable;for(inti =0; i < nums.size(); ++i) {autoit = hashtable.find(target - nums[i]);if(it != hashtable.end()) {return{it->second, i}; }...
unordered_map<int, string> map3 = map2; unordered_map<int, string>::iterator iter3 = map3.begin(); cout << "map3.size = " << map3.size() << " map3.empty = " << map3.empty() << " map3.max_size = " << map3.max_size() << endl; cout << "map3的值为:" << e...
unordered_map<int, string> mymap; (2)使用n个元素构造unordered_map: unordered_map<int, string> mymap = {{1, "one"}, {2, "two"}, {3, "three"}}; (3)使用给定的范围构造unordered_map: 1 vector<pair<int, string>> myVector = {{1, "one"}, {2, "two"}, {3, "three"}};...
2.使用 a.查找元素是否存在unordered_map<int, int> map中是否存在x: map.find(x)!=map.end()或 map.count(x)!=0 b.插入数据 map.insert(Map::value_type(1,”Raoul”)); c.遍历 unordered_map<key,T>::iterator it; (*it).first; //the key value (*it).second //the mapped value for(...
intmain(){ // 创建一个 unordered_map,键为 int,值为 string std::unordered_map<int, std::string>myMap; // 插入一些键值对 myMap[1]="one"; myMap[2]="two"; myMap[3]="three"; // 打印所有元素 for(constauto&pair:myMap){
unordered_map<int,int> maptest; maptest[1] = 2; cout << maptest[1]<< endl; maptest[1] = 3; cout << maptest[1]<< endl; maptest.insert(pair<int, int>(1,4)); cout << maptest[1]<< endl; return 0; } 输出2 3 3 ...
#include <unordered_map> int main() { // 使用列表初始化 std::unordered_map<char, int> m1 = {{'a', 1}, {'b', 2}, {'c', 3}}; // 另一种等价的写法 std::unordered_map<char, int> m2{{'a', 1}, {'b', 2}, {'c', 3}}; return 0; } 2、使用 insert 方法 #include...
int main(int argc, char const *argv[]) { std::unordered_map<int, int> map(5); // 桶的大小为5 int key = 8; // 如果 bucket_index(map, key) != map.bucket(key), // 会触发 abort 中断 assert( bucket_index(map, key) == map.bucket(key)); ...
(1)对于一个定义为map<char,int> mp 的map来说,可以使用mp[‘c’]的方式直接访问。 (2)通过迭代器访问 //可以使用it->first来访问键,it->second来访问值 map<typename1,typename2>::iterator it; 1. 2. 基本操作 mp.find(key) //返回键为key的映射的迭代器 ...
count(); return splitmix64(x + FIXED_RANDOM); } }; unordered_map<int, int, custom_hash> mp; 其主要思路是通过给与哈希函数随机性,以防止被特别设计的数据制造出大量的哈希碰撞。自定义哈希函数后,就可以愉快的AC掉这道题啦。 结论 在数据量能够满足O(nlogn)要求的情况下,尽量使用二分查找的方法,...