一、哈希表理论基础
学习：
1. 哈希法
当需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里，首选哈希法
2. 实现哈希法的3种数据结构
数组：在哈希值个数比较小且范围可采用
集合：在哈希值个数或者范围较大时可采用
map：当既需要key，又要value时可采用
二、242.有效的字母异位词
题目链接：
学习前：
思路：
用两个HashMap分别储存s和t中每个字符对应出现的次数，比较value的值是否相同
时间复杂度：O(n) (O(3n))
空间复杂度：O(1)
学习后：
- 因为字母个数确定只有26个，故用长度为26的数组去存储字符出现的次数，第一次加，第二次减，判断是否为0就可以
- 降低了内存开销和运算复杂度
三、349. 两个数组的交集
题目链接：
学习前：
思路：
定义两个集合HashSet，用一个存放nums1和nums2的差集，另一个即可获得nums1和nums2的交集，然后转换成int数组
时间复杂度：O(m+n) (O(4n))
空间复杂度：O(n)
学习后：
优化了差集，可直接求交集
四、202. 快乐数
题目链接：
学习前：
思路：
无。以为是数学推导，没想出来
时间复杂度：O()
空间复杂度：O()
学习后：
重点在于如果不是快乐数，计算的和会重复，即转化成查找某个元素是否出现，首选哈希法，又因为数字范围较大，采用set数据结构
五、1.两数之和
题目链接：
学习前：
思路：
采用HashMap，key存放整数，value存放整数出现的次数，操作比较繁琐
时间复杂度：O(n) (O(3n))
空间复杂度：O(n)
学习后：
- 采用HashMap，key存放整数，value存放整数对应的下标
- 思路比较清晰且简单
六、学习总结
- 时间：3.5h
- 初步理解哈希法以及3种具体实现的数据结构