在 LeetCode 的题目体系中，哈希表（Hash Table）是最常见、最重要的数据结构之一。
它的核心优势是：
用空间换时间，将查找复杂度从 O(n) 降到 O(1)。
很多面试高频题都离不开哈希表的思想。
本篇博客将系统总结三道最经典的哈希表入门题：
1. 两数之和（Two Sum）
49. 字母异位词分组（Group Anagrams）
128. 最长连续序列（Longest Consecutive Sequence）
并通过这三题掌握哈希表最核心的三种用法：
✅ 查补数
✅ 分组映射
✅ 连续序列判断
一、LeetCode 1：两数之和（Two Sum）
1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）
1. 题目描述
给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你找出数组中和为 target 的两个数，并返回它们的下标。
示例
输入：nums = [2,7,11,15], target = 9 输出：[0,1] 解释：nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 92. 暴力思路（不可取）
最直观的方法是双重循环：
for i: for j: if nums[i] + nums[j] == target时间复杂度：
O(n²)当 n 达到 10⁵ 时直接超时。
3. 哈希表优化思路
核心思想：查找补数
遍历数组时：
当前数字为
x需要另一个数字
need = target - x
如果之前出现过need，说明答案已找到。
因此我们使用哈希表：
key：数字
value：数字出现的位置
4. C++代码实现
class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> mp; for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { int need = target - nums[i]; if (mp.count(need)) { return {mp[need], i}; } mp[nums[i]] = i; } return {}; } };5. 复杂度分析
| 操作 | 复杂度 |
| 遍历数组 | O(n) |
| 哈希查找 | O(1) |
| 总复杂度 | ✅ O(n) |
二、LeetCode 49：字母异位词分组（Group Anagrams）
1. 题目描述
给定字符串数组strs，请你将所有字母异位词分组。
字母异位词：
字母相同
顺序不同
示例
输入：["eat","tea","tan","ate","nat","bat"] 输出： [ ["eat","tea","ate"], ["tan","nat"], ["bat"] ]2. 哈希表的核心：分类映射
异位词的本质
两个字符串是异位词：
排序后一定完全相同。
例如：
| 原字符串 | 排序后 |
| eat | aet |
| tea | aet |
| ate | aet |
因此可以用：
key：排序后的字符串
value：所有属于该 key 的字符串集合
3. 解题步骤
遍历字符串数组
对每个字符串排序得到 key
放入哈希表中分类
最后输出所有组
4. C++代码实现
class Solution { public: vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { unordered_map<string, vector<string>> mp; for (auto& s : strs) { string key = s; sort(key.begin(), key.end()); mp[key].push_back(s); } vector<vector<string>> result; for (auto& p : mp) { result.push_back(p.second); } return result; } };5. 复杂度分析
设：
n 为字符串数量
k 为字符串平均长度
排序复杂度：
O(k log k)总复杂度：
O(n * k log k)三、LeetCode 128：最长连续序列（Longest Consecutive Sequence）
1. 题目描述
给定一个未排序整数数组nums，找出数字连续的最长序列长度。
要求算法复杂度必须为：
O(n)示例
输入：nums = [100,4,200,1,3,2] 输出：4 解释：最长连续序列是 [1,2,3,4]2. 核心难点
排序可以解决：
sort(nums)但复杂度：
O(n log n)题目要求必须 O(n)。
3. 哈希集合解法：从起点扩展
核心思想
如果数字x是一个连续序列的起点：
x - 1 不存在例如：
序列[1,2,3,4]
起点只有 1，因为：
1-1 = 0 不存在
所以：
用
unordered_set存所有数字只从起点开始扩展
每个数字最多访问一次
4. C++代码实现
class Solution { public: int longestConsecutive(vector<int>& nums) { unordered_set<int> st(nums.begin(), nums.end()); int longest = 0; for (int x : st) { // 只有当 x 是起点才扩展 if (!st.count(x - 1)) { int cur = x; int len = 1; while (st.count(cur + 1)) { cur++; len++; } longest = max(longest, len); } } return longest; } };5. 复杂度分析
| 操作 | 复杂度 |
| 建集合 | O(n) |
| 扩展遍历 | O(n) |
| 总复杂度 | ✅ O(n) |
四、三题核心套路总结
| 题号 | 题目 | 哈希结构 | 核心思想 |
| 1 | Two Sum | unordered_map | 查补数 |
| 49 | Group Anagrams | unordered_map<string,vector> | 分类映射 |
| 128 | Longest Consecutive | unordered_set | 起点扩展 |
五、哈希表题目三大模板
模板 1：查找补数
need = target - x; if (mp.count(need)) return ans;模板 2：分类映射
key = transform(x); mp[key].push_back(x);模板 3：存在性判断 + 起点扩展
if (!st.count(x-1)) { while(st.count(x+1)) ... }六、总结
通过这三道经典题，你应该掌握哈希表在 LeetCode 中最常见的三种用途：
✅ 快速查找
✅ 分类分组
✅ 判断连续关系
哈希表题目看似简单，但却是面试必考的基础能力。
📌 下一步推荐练习（哈希专题）
如果你想继续刷哈希题，可以按顺序练：
217 存在重复元素
242 有效的字母异位词
560 和为 K 的子数组
347 前 K 个高频元素
15 三数之和（哈希 + 双指针）
