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一：哈希表

一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里。

直白来讲其实数组就是一张哈希表，哈希表中关键码就是数组的索引下标，然后通过下标直接访问数组中的元素。

1.两数之和

题目链接：. - 力扣（LeetCode）

// 哈希表
class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {std::unordered_map <int, int> map;for(int i = 0; i < nums.size(); i++){auto iter = map.find(target - nums[i]);if(iter != map.end()){return {iter->second, i};}else{map.insert(pair<int, int>(nums[i], i));}}return {};}
};

本题其实有四个重点：

• 为什么会想到用哈希表

本题呢，我就需要一个集合来存放我们遍历过的元素，然后在遍历数组的时候去询问这个集合，某元素是否遍历过，也就是 是否出现在这个集合。那么我们就应该想到使用哈希法了。

• 哈希表为什么用map

这道题目中并不需要key有序，选择std::unordered_map 效率更高！

• 本题map是用来存什么的

map目的用来存放我们访问过的元素，因为遍历数组的时候，需要记录我们之前遍历过哪些元素和对应的下标，这样才能找到与当前元素相匹配的（也就是相加等于target）

• map中的key和value用来存什么的

这道题 我们需要 给出一个元素，判断这个元素是否出现过，如果出现过，返回这个元素的下标。

那么判断元素是否出现，这个元素就要作为key，所以数组中的元素作为key，有key对应的就是value，value用来存下标。

所以 map中的存储结构为 {key：数据元素，value：数组元素对应的下标}。

 2. 字母异位词分组

class Solution {
public:vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {map<string, int> myhash;vector<vector<string>> myAns;int cint =0;for(int i = 0; i<strs.size(); i++){string temString = strs[i];sort(temString.begin(), temString.end());auto iter = myhash.find(temString);if(iter == myhash.end()){myAns.push_back(vector<string>());myAns.back().push_back(strs[i]);myhash[temString]=cint;cint ++;}else{int index = myhash[temString];myAns[index].push_back(strs[i]);}}return myAns;}
};

 3.最长连续序列

class Solution {
public:int longestConsecutive(vector<int>& nums) {unordered_set<int> myset;for(const int& num : nums){myset.insert(num);}int longestStreak = 0;for(const int& num : myset){if(myset.count(num-1) == 0){int currentNum = num;int currentStreak = 1;while(myset.count(currentNum +1)){currentNum = currentNum + 1;currentStreak = currentStreak + 1; }longestStreak = max(longestStreak, currentStreak);}}return longestStreak;}
};

 二：双指针

1.移动零

// 使用双指针，左指针指向当前已经处理好的序列的尾部，右指针指向待处理序列的头部。
// 右指针不断向右移动，每次右指针指向非零数，则将左右指针对应的数交换，同时左指针右移
class Solution {
public:void moveZeroes(vector<int>& nums) {int n = nums.size(), left = 0, right = 0;while (right < n) {if (nums[right]) {swap(nums[left], nums[right]);left++;}right++;}}
};

思路：通过右指针来遍历数组，左指针始终指向处理好的序列的尾部。

 2.盛最多水的容器

/* 算法流程：
1.初始化： 双指针 i , j 分列水槽左右两端；
2.循环收窄： 直至双指针相遇时跳出；a.更新面积最大值 res；b.选定两板高度中的短板，向中间收窄一格；
3.返回值： 返回面积最大值 res 即可； */class Solution {
public:int maxArea(vector<int>& height) {int i = 0, j = height.size() - 1, res = 0;while(i < j) {res = height[i] < height[j] ? max(res, (j - i) * height[i++]): max(res, (j - i) * height[j--]); }return res;}
};

3.三数之和

class Solution {
public:vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {vector<vector<int>> result;sort(nums.begin(), nums.end());// 找出a + b + c = 0// a = nums[i], b = nums[left], c = nums[right]for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {// 排序之后如果第一个元素已经大于零，那么无论如何组合都不可能凑成三元组，直接返回结果就可以了if (nums[i] > 0) {return result;}// 错误去重a方法，将会漏掉-1,-1,2 这种情况/*if (nums[i] == nums[i + 1]) {continue;}*/// 正确去重a方法if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {continue;}int left = i + 1;int right = nums.size() - 1;while (right > left) {// 去重复逻辑如果放在这里，0，0，0 的情况，可能直接导致 right<=left 了，从而漏掉了 0,0,0 这种三元组/*while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;*/if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) right--;else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) left++;else {result.push_back(vector<int>{nums[i], nums[left], nums[right]});// 去重逻辑应该放在找到一个三元组之后，对b 和 c去重while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;// 找到答案时，双指针同时收缩right--;left++;}}}return result;}
};

 思路：

首先将数组排序，然后有一层for循环，i从下标0的地方开始，同时定一个下标left 定义在i+1的位置上，定义下标right 在数组结尾的位置上。

依然还是在数组中找到 abc 使得a + b +c =0，我们这里相当于 a = nums[i]，b = nums[left]，c = nums[right]。

接下来如何移动left 和right呢， 如果nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0 就说明 此时三数之和大了，因为数组是排序后了，所以right下标就应该向左移动，这样才能让三数之和小一些。

如果 nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0 说明 此时 三数之和小了，left 就向右移动，才能让三数之和大一些，直到left与right相遇为止。