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系統設計 設計一個平均O(1)的插入、刪除、隨機選擇元素的資料結構 Leetcode #380

更新 發佈閱讀 10 分鐘

題目敘述

題目會給我們一組定義好的界面和需求,要求我們設計一個資料結構,可以滿足平均O(1)的插入元素、刪除元素、隨機取得元素的操作。

RandomizedSet() 類別建構子

bool insert(int val) 插入元素的function界面

bool remove(int val) 刪除元素的function界面

int getRandom() 隨機取得元素的function界面

題目的原文敘述


測試範例

Example 1:

Input
["RandomizedSet", "insert", "remove", "insert", "getRandom", "remove", "insert", "getRandom"]
[[], [1], [2], [2], [], [1], [2], []]
Output
[null, true, false, true, 2, true, false, 2]

Explanation
RandomizedSet randomizedSet = new RandomizedSet();
randomizedSet.insert(1); // Inserts 1 to the set. Returns true as 1 was inserted successfully.
randomizedSet.remove(2); // Returns false as 2 does not exist in the set.
randomizedSet.insert(2); // Inserts 2 to the set, returns true. Set now contains [1,2].
randomizedSet.getRandom(); // getRandom() should return either 1 or 2 randomly.
randomizedSet.remove(1); // Removes 1 from the set, returns true. Set now contains [2].
randomizedSet.insert(2); // 2 was already in the set, so return false.
randomizedSet.getRandom(); // Since 2 is the only number in the set, getRandom() will always return 2.

約束條件

Constraints:

  • -2^31 <= val <= 2^31 - 1

所有數值val落在-2^31 ~ 2^31 - 1 之間。

  • At most 2 * 105 calls will be made to insertremove, and getRandom.

對於insert(), revmoe(), getRandom(),做多有2 * 10^5動態測試呼叫。

  • There will be at least one element in the data structure when getRandom is called.

題目還保證,呼叫getRandom()時,會確保資料結構裡面至少存在一個元素。


演算法

根據需求的描述,要求平均O(1)的條件,滿直覺就會想到用字典來紀錄或者儲存元素。

比較困難的地方在於,還額外多了一個O(1) getRandom()的要求,相當於強迫我們一定要把每個元素存在一個線性的資料結構裡面,才有機會透過array[index]的方式達到Random access隨機讀取O(1)的要求。

此外,第二個比較特殊的地方在於,刪除的時候,同樣為了滿足O(1) remove()的要求,會先把被刪除的元素交換到array的尾端,再用pop的方式刪除掉。


程式碼

class RandomizedSet:

def __init__(self):
"""
Initialize your data structure here.
"""
# list to save numbers
self.number_list = []

# dictionary
# key: number
# value: index of number in self.number_list
self.number_dict = dict()

# size of data structure
self.size = 0


def insert(self, val: int) -> bool:
"""
Inserts a value to the set. Returns true if the set did not already contain the specified element.
"""


if val in self.number_dict:
return False

else:

# record new element index in dictionary
self.number_dict[ val ] = self.size

# append new element into list
self.number_list.append( val )

# update size of collection
self.size += 1

return True


def remove(self, val: int) -> bool:
"""
Removes a value from the set. Returns true if the set contained the specified element.
"""

if val not in self.number_dict:
return False

else:

# To reach O(1) performance, use technique of element swap, and pop on tail

# get the index of element with value
index_of_val = self.number_dict[val]


# update index of last_element
self.number_dict[ self.number_list[-1] ] = index_of_val


# swap val with last element of number_list
self.number_list[-1], self.number_list[index_of_val] = self.number_list[index_of_val], self.number_list[-1]


# remove val from list by popping last
self.number_list.pop()

# remove val from dictionary by deleting key
del self.number_dict[val]

# update size of collection
self.size -= 1

return True


def getRandom(self) -> int:
"""
Get a random element from the set.
"""

return random.choice( self.number_list )

複雜度分析

時間複雜度:

insert(), revmoe(), getRandom() 皆為平均O(1)的複雜度。

空間複雜度:

insert(), revmoe(), getRandom() 單獨一次操作也是O(1)。

全體來說,會需要一個O(n)的空間, n值由插入元素的總數量決定。


關鍵知識點

這題還有額外要求getRandom() O(1)的需求,因此用傳統的set()直接來儲存是無法滿足題目條件的。


Reference:

[1] Python by dict and list with swap [w/ Comment]

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小松鼠的演算法樂園
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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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