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算法讲解|hash进阶:使用字符串hash乱搞的姿势
1、深入解析：字符串哈希在高级算法中的巧妙应用 精准查询子串哈希值的艺术/ 当我们需要快速判断一个子串在原字符串中的哈希值时，进制哈希法显得尤为巧妙。通过移除前缀影响并合理左移操作，可以轻松获取子串的哈希值，提高查询效率。
LeetCode:数组中出现次数超过一半的数字
1、问题描述给一个长度为n哈希算法遍历游戏的数组哈希算法遍历游戏，数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组[1，2，3，2，2，2，5，4，2]。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。
2、总结而言，摩尔投票算法通过抵消不同元素，最终留下多数元素作为结果。摩尔投票算法的改进 改进摩尔投票算法以解决LeetCode 229（Majority Element II）问题。此题要求找到所有出现次数超过数组元素个数三分之一的元素。
3、摩尔投票法是一种独特的算法解决方案，它在LeetCode题目中被用于查找一个超过数组长度一半的数字。想象一下这样的情境哈希算法遍历游戏：在一个多军对峙中，如果某个阵营A的士兵数量超过其他所有阵营，他们只需一对一地消灭其他阵营，最后剩下的士兵就是A阵营的多数。
原地哈希算法
1、原地哈希算法主要应用在范围为 [0， len（nums）] 的数组解法中，将数组元素本身作为 nums 的下标，即 nums[nums[i]] 。下面将结合leetcode 题目做一些总结。题目描述：题目分析：首先想到的是利用哈希表来存储数组中的元素，然后从 1 开始遍历整数，不在哈希表中的第一个数字便是我们的解。
2、在一个数组中查找某个元素的算法，空间复杂度通常为O（1），因为只需要一个变量来存储查找结果。在排序算法中，如冒泡排序和插入排序，通常需要O（1）的额外空间，因为只需在原地交换元素即可。而在归并排序和快速排序等需要额外的辅助数组来存储中间结果，所以空间复杂度为O（n）。
3、其一是当前大厂在不断进行结构升级，构建自身的技术平台（生态）是非常重要的，所以大厂的Java开发岗位往往更关注应聘者的研发能力，而且对于新技术通常都比较敏感。其二是Java语言本身是全场景编程语言，所以不少大厂都要求Java程序员具有全栈开发能力和多场景开发能力，这一点在云计算时代有越来越明显的体现。
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