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leetcode-go/note/2026-05-13.md
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2026-05-13 11:52:39 +08:00
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tags: ["Go", "哈希表"]
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# 2026-05-13
## Go 中的 Hash Map 与 Hash Set
> [!question] 💡 思考
> Go 标准库中没有像 Python 或 Java 那样的原生 `set` 类型——它是如何实现集合的?
### Hash Map:`map[K]V`
Go 的哈希映射通过内建类型 `map[K]V` 实现,K 必须支持 `==` 比较运算符,V 可以是任意类型。
#### 声明与初始化
```go
// 方式一:make 创建空 map(最常用)
mp := make(map[int]int)
// 方式二:字面量直接初始化
ages := map[string]int{
"Alice": 30,
"Bob": 25,
}
// 方式三:nil map(不可写入!读可以)
var nilMap map[string]int // nilMap == nil → true
nilMap["key"] = 1 // ❌ panic: assignment to entry in nil map
```
> [!warning] ⚠️ nil vs 空 map
> - `var m map[K]V` 声明后值为 `nil`,此时**只能读不能写**,写入会 panic
> - `make(map[K]V)` 创建的是真正的空 map,可读可写
> - 如果不确定,可以用 `len(m) == 0 && m == nil` 同时判断是否为 nil
#### 基本操作
```go
mp := make(map[int]string)
// 插入 / 更新
mp[1] = "one"
// 查询:不存在的 key 返回零值
val := mp[999] // val == ""(int→string 的零值)
// 安全查询:双返回值判断 key 是否存在
val, ok := mp[1] // val="one", ok=true
_, exists := mp[999] // exists=false
// 删除
delete(mp, 1)
delete(mp, 999) // 删除不存在的 key 不会 panic
// 遍历
for k, v := range mp {
fmt.Println(k, v)
}
// 元素个数
n := len(mp)
```
> [!info] 🐹 零值陷阱
> 查找不存在的 key 时,Go 返回该值的**零值**(零值因 V 的类型而异),所以无法直接用 `mp[key] == 0` 判断 key 不存在——如果 key 对应的值恰好就是 0,结果会有歧义。务必使用 `(val, ok)` 双返回值模式。
| 操作 | 代码 | 说明 |
|------|------|------|
| 插入/更新 | `mp[key] = value` | key 存在则覆盖 |
| 安全读取 | `v, ok := mp[key]` | ok=true 表示 key 存在 |
| 不安全读取 | `v := mp[key]` | 返回零值,可能误判 |
| 删除 | `delete(mp, key)` | 幂等,删不存在的 key 不 panic |
| 判空 | `len(mp) == 0` | 但不能区分 nil 和非 nil 空 map |
### Hash Set:用 `map[K]struct{}` 实现
Go 没有内置的 `set`,惯用做法是用 `map[K]struct{}`。`struct{}` 大小为 **0 字节**,比 `bool` 或 `int` 更省内存。
```go
// 方式一:make + struct{}
seen := make(map[int]struct{})
seen[42] = struct{}{}
delete(seen, 42)
// 方式二:map[int]bool(也可用,但 bool 占 1 字节)
seenBool := make(map[int]bool)
seenBool[42] = true
// 查询成员身份(集合的核心操作)
if _, exists := seen[42]; exists {
fmt.Println("42 in set")
}
```
> [!tip] 🔑 为什么选 struct{} 而非 bool?
>
> | 类型 | 单个元素开销 | n 个元素的额外开销 |
> |------|-------------|-------------------|
> | `map[K]struct{}` | 0 bytes | 零 |
> | `map[K]bool` | 1 byte | n bytes |
> | `map[K]int` | 8 bytes (amd64) | 8n bytes |
>
> 当集合规模达到百万级时,`struct{}` 能节省显著内存。日常刷题用 `bool` 也无妨,语义更直观。
> [!example] 📝 HashSet 实战模板
> ```go
> func containsDuplicate(nums []int) bool {
> seen := make(map[int]struct{})
> for _, num := range nums {
> if _, exists := seen[num]; exists {
> return true
> }
> seen[num] = struct{}{}
> }
> return false
> }
> ```
## Go 中的字符串与字节切片转换
> [!question] 💡 思考
> Go 的 `string` 是不可变类型,那如何修改其中的字符?这就需要借助 `[]byte`。
### string → []byte
```go
s := "hello"
// 方式一:直接转换(创建新的 []byte 副本)
b := []byte(s) // b == []byte{'h', 'e', 'l', 'l', 'o'}
// ⚠️ 重要:这一步完成了「内存拷贝」
// s 本身不会改变,b 是独立的副本
```
**底层关系图解:**
```mermaid
graph LR
A["string s"] -->|"不可变"| B("数据存储在只读区")
C["[]byte b = []byte(s)"] -->|"内存拷贝"| D("数据存放在可写的堆/栈上")
D --> E["可以修改 b[0] = 'H' ✅"]
style B fill:#f9d0d0
style D fill:#d0f0d0
```
> [!warning] ⚠️ string → []byte 是深拷贝
> - 每次转换都会分配新内存并复制所有字节
> - 高频调用时注意性能开销,LeetCode 刷题通常无需担心
### []byte → string
```go
b := []byte{'h', 'e', 'l', 'l', 'o'}
s := string(b) // s == "hello"
// 双向转换常用于原地修改字符串:
s = "abc"
b = []byte(s)
b[0] = 'X' // 修改的是 []byte,不影响原 string
s = string(b) // s == "Xbc"
```
### bytes 包常用工具函数
刷题中更常见的是用 `bytes` 包替代手动转换,语义更清晰:
```go
import "bytes"
s := "hello world"
b := []byte(s)
// 判断是否包含子串(比循环快)
bytes.Contains(b, []byte("world")) // true
bytes.HasPrefix(b, []byte("hello")) // true
bytes.HasSuffix(b, []byte("world")) // true
// 查找子串首次出现的位置
idx := bytes.Index(b, []byte("world")) // idx == 6
// 替换、分割
bytes.ReplaceAll(b, []byte("hello"), []byte("hi")) // []byte("hi world")
bytes.Split(b, []byte(" ")) // [][]byte{{'h','e','l','l','o'}, {'w','o','r','l','d'}}
```
> [!tip] 🔑 string vs []byte 选择指南
>
> | 场景 | 推荐类型 | 原因 |
> |------|---------|------|
> | 只读操作 | `string` | 不可变,零额外开销 |
> | 需要修改字符 | `[]byte` | 可写副本 |
> | Unicode/UTF-8 | `[]rune` | rune 等价于 int32,正确处理多字节字符 |
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## Go 中的排序
Go 的排序功能集中在 `sort` 包中,支持对整型切片、字符串切片进行快速排序,也可自定义排序逻辑。
### 内建排序
```go
2026-05-13 15:47:15 +08:00
import (
"cmp" // slices.Sort 需要
"sort"
)
2026-05-13 11:52:39 +08:00
nums := []int{3, 1, 4, 1, 5, 9, 2}
strs := []string{"banana", "apple", "cherry"}
2026-05-13 15:47:15 +08:00
// sort 包内建排序
2026-05-13 11:52:39 +08:00
sort.Ints(nums) // [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
sort.Strings(strs) // ["apple", "banana", "cherry"]
sort.IntsAreSorted(nums) // true(仅检查,不修改)
2026-05-13 15:47:15 +08:00
// slices.Sort(Go 1.21+)— 基本类型一行搞定
slices.Sort(nums) // [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
slices.Sort(strs) // ["apple", "banana", "cherry"]
2026-05-13 11:52:39 +08:00
```
2026-05-13 15:47:15 +08:00
> [!info] 🔑 slices.Sort vs sort.Slice
>
> | 维度 | `slices.Sort` | `sort.Slice` |
> |------|-------------|-------------|
> | 来源 | `cmp/slices`(Go 1.21+) | `sort`(Go 1.0) |
> | 类型约束 | `cmp.Ordered`(基本比较类型) | `any`(任意类型) |
> | 自定义排序 | ❌ 不支持 | ✅ 传入比较函数 |
> | 性能 | 内部高度优化 | 闭包间接调用有开销 |
>
> **选择原则**:基本类型简单排序 → `slices.Sort`;结构体多字段 / 降序 / 旧版 Go → `sort.Slice`。
2026-05-13 11:52:39 +08:00
### 自定义排序
2026-05-13 15:47:15 +08:00
#### sort.Slice
2026-05-13 11:52:39 +08:00
```go
type Pair struct {
Key string
Value int
}
pairs := []Pair{
{"a", 3},
{"b", 1},
{"c", 2},
}
// 按 Value 升序排序
sort.Slice(pairs, func(i, j int) bool {
return pairs[i].Value < pairs[j].Value
})
// 结果: [{"a",3}, {"b",1}, {"c",2}] → [{"b",1}, {"c",2}, {"a",3}]
```
### 排序稳定性 — sort.SliceStable
```go
type Student struct {
Name string
Score int
}
students := []Student{
{"Alice", 90},
{"Bob", 85},
{"Charlie", 90},
}
// SliceStable 保持相等元素的原始相对顺序
sort.SliceStable(students, func(i, j int) bool {
return students[i].Score < students[j].Score
})
// Bob(85), Alice(90), Charlie(90) — Alice 仍在 Charlie 前面
```
> [!tip] 🔑 算法复杂度
2026-05-13 15:47:15 +08:00
> - `sort.Ints` / `sort.Strings` / `slices.Sort`:内联实现,使用插排+堆排混合策略,均摊 O(n log n),常数极小
2026-05-13 11:52:39 +08:00
> - `sort.Slice`:基于 quicksort,O(n log n),但自定义比较函数有间接调用开销
> - `sort.Stable`:内层使用稳定排序(如 merge sort),最坏情况仍 O(n log n)
> [!info] 🐹 刷题常用排序技巧
> - **计数排序思想**:若元素范围有限(如频率统计),用 map 或数组代替 sort 效率更高
> - **先排序再双指针**:许多哈希题换个思路可以用「排序 + 双指针」解决,降低空间复杂度到 O(1)
> - **字符频次**:`b := []byte(s); sort.Slice(b, func(i,j int) bool { return b[i] < b[j] })` 排序后可线性扫描统计字母异位词或重复字符
---
## 数组 / 切片 → 字符串的转换
### []byte / []rune → string
```go
// []byte → string(最常用)
s := string([]byte{'h', 'e', 'l', 'l', 'o'}) // "hello"
// []rune → string(Unicode 场景)
r := []rune("你好世界")
s := string(r) // "你好世界"
2026-05-14 16:11:17 +08:00
// ⚠️ byte 和 rune 是不同类型,不能混用:
// string(byte('A')) ❌ 编译错误,byte 不是 rune
// 处理中文/emoji 时必须用 []rune,而非 []byte
2026-05-13 11:52:39 +08:00
```
### []string → string(用分隔符拼接)
```go
import "strings"
fruits := []string{"apple", "banana", "cherry"}
// strings.Join — Go 标准库中专门处理这种场景
result := strings.Join(fruits, ", ") // "apple, banana, cherry"
result = strings.Join(fruits, "") // "applebananacherry"
```
> [!tip] 🔑 strings.Join 底层实现
> `strings.Join` 内部会先计算总长度,然后一次性分配内存并用 `strings.Builder` 写入——性能与手动循环 + Builder 等效。除非有额外逻辑(如跳过空值),否则直接用 Join 更简洁。
### fmt.Sprint / strconv 系列 — 数值切片转字符串
```go
import (
"fmt"
"strconv"
"strings"
)
nums := []int{1, 2, 3, 4}
// 方法一:Sprintf(最简单,但性能较差)
fmt.Sprintf("%v", nums) // "[1 2 3 4]"
fmt.Sprintf("%+v", nums) // "[1 2 3 4]"(带字段名,仅结构体有效)
// 方法二:手动转换(高效,LeetCode 推荐)
func intSliceToString(nums []int) string {
strs := make([]string, len(nums))
for i, n := range nums {
strs[i] = strconv.Itoa(n)
}
return "[" + strings.Join(strs, ", ") + "]"
}
// 输出: "[1, 2, 3, 4]"
```
> [!warning] ⚠️ 各类型零值汇总
> | 类型 | 零值 |
> |------|------|
> | `string` | `""` |
> | `int` | `0` |
> | `bool` | `false` |
> | `map[K]V` | `nil` |
> | `slice` | `nil` |
> | `pointer` | `nil` |
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## Go 中的字符串拼接(StringBuilder)
> [!question] 💡 思考
> Java 有 `StringBuilder` 优化大量字符串拼接,Go 中有哪些方式?它们的性能差异有多大?
### ⚠️ 为什么不能直接 `+=`?
```go
s := ""
for i := 0; i < 1000; i++ {
s += "a" // ❌ 每次循环都创建新的 string,O(n²)
}
// 因为 Go 的 string 是不可变的,+= 等于创建新内存拷贝
```
### strings.Builder — Go 版的 StringBuilder ✅
```go
import "strings"
var sb strings.Builder
// 初始化时可预分配容量,避免多次扩容
sb.Grow(100)
// 写入各种类型
sb.WriteString("hello") // 写入字符串
sb.WriteByte(' ') // 写入单字节
sb.WriteRune('你好') // 写入 Unicode 字符
fmt.Fprintf(&sb, "%d", 42) // 格式化写入
// 获取最终结果(只读转换,不修改内部缓冲区)
result := sb.String() // result == "hello 42"
// 重置复用,无需重新分配
sb.Reset()
sb.WriteString("new content")
```
**完整实战示例:**
```go
func joinStrings(words []string, sep string) string {
if len(words) == 0 {
return ""
}
// 预估总长度,一次分配到位
totalLen := 0
for _, w := range words {
totalLen += len(w) + len(sep)
}
var sb strings.Builder
sb.Grow(totalLen - len(sep)) // 减去最后一个分隔符
for i, w := range words {
if i > 0 {
sb.WriteString(sep)
}
sb.WriteString(w)
}
return sb.String()
}
```
### 各方案对比
| 方案 | 时间复杂度 | 空间开销 | 推荐场景 |
|------|-----------|---------|---------|
| `+=` / `+` | O(n²) | 每轮分配新内存 | **禁止**在循环中使用 |
| `[]byte` + `string()` | O(n) | 额外 byte 副本 | 需要原地修改字符时 |
| `bytes.Buffer` | O(n) | Buffer 结构体开销 | 需要读写双向操作 |
| `strings.Builder` | O(n) | 最小化(Grow 可预分配) | **字符串拼接首选** |
> [!tip] 🔑 strings.Builder vs bytes.Buffer 怎么选?
> - 纯字符串拼接 → `strings.Builder`,接口更简洁,零额外内存拷贝
> - 需要同时处理字节级和字符串级操作 → `bytes.Buffer`
> - Go 1.10+ 才引入了 `strings.Builder`,刷题环境通常已支持
2026-05-13 14:52:13 +08:00
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## 🧠 今日收获:排序 + 去重的联动思维
源自 [[双指针/06-三数之和]],最核心的启发是:**「排序」不只是为算法服务,更是为「去重」铺路。**
### 为什么排序后去重如此优雅?
排序让**相同的值聚集在一起**。当我们已经遍历过一个值并得到结果后,下一个相同的值必然紧跟其后——只需比较前一个位置就能跳过整个重复段,无需额外空间(如 map 或 set)。
### 三层去重模式
在"固定一点、双指查找"的问题中,每个决策点都可能产生重复解,需要在**每一层都加去重判断**:
| 层级 | 代码 | 时机 |
|------|------|------|
| **外层 i** | `if i > 0 && nums[i] == nums[i-1]: continue` | 枚举固定点时,前驱已作为固定点完整枚举过 |
| **左指针 left** | `left++; while left < right && nums[left] == nums[left-1]: left++` | 找到解后右移,跳过所有与刚走过的 left 相同的值 |
| **右指针 right** | `right--; while left < right && nums[right] == nums[right+1]: right--` | 找到解后左移,跳过所有与刚跳过的 right 相同的值 |
### 关键细节
> [!warning] ⚠️ 容易出错的地方
> 1. **先去重再移动指针 → 漏解**。正确顺序:记录答案 → 去重 → 继续搜索。
> 2. **比较对象要搞对**:left 和 `nums[left-1]` 比(刚走过的),right 和 `nums[right+1]` 比(刚跳过的)。
> 3. **i 的范围是 n-2 而非 n**:最后两个位置留给 left 和 right。
>
> 这条模式可以推广到四数之和(LeetCode 18)、K 数之和——依次固定 k-2 个数,最后两层用双指针收尾,每层都加上同样的去重逻辑即可。