Lintcode 129. Rehashing

题目描述：


从这道题我们可以看出，在工程中如果使用哈希表时，在内存允许的情况下，一开始初始化的时候就尽量分配一个足够的内存容量，否则的话hash表容量不够进行rehashing时，效率会大大降低。当然了，面试的时候应该用不着这样做。

/**
 * Definition of ListNode
 * class ListNode {
 * public:
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int val) {
 *         this->val = val;
 *         this->next = NULL;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    
    
public:
    /**
     * @param hashTable: A list of The first node of linked list
     * @return: A list of The first node of linked list which have twice size
     */    
    vector<ListNode*> rehashing(vector<ListNode*> hashTable) {
    
    
        vector<ListNode*> anshashTable;
        for (int i = 0; i < hashTable.size() * 2; i++) {
    
    
            anshashTable.push_back(nullptr);
        }
        int HASH_SIZE = anshashTable.size();
        for (int i = 0; i < hashTable.size(); i++) {
    
    
            ListNode* p = hashTable[i];
            while (nullptr != p) {
    
    
                addnode(anshashTable, p->val);
                p = p->next;
            }
        }
        return anshashTable;
    }
    
    //将原哈希表中元素重新通过hash function计算，放入新的哈希表
    void addnode(vector<ListNode*> &anshashTable, int number) {
    
    
        int p = (number + anshashTable.size()) % anshashTable.size();
        if (nullptr == anshashTable[p]) {
    
    
            anshashTable[p] = new ListNode(number);
        } else {
    
    
            addlistnode(anshashTable[p], number);
        }
    }
    
    //新的哈希表存放元素出现冲突时，进行元素的存放
    void addlistnode(ListNode* node, int number) {
    
    
        if (nullptr != node->next) {
    
    
            addlistnode(node->next, number);
        } else {
    
    
            node->next = new ListNode(number);
        }
    }
};