LeetCode刷题笔记——LCP 73探险营地
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了LeetCode刷题笔记中的LCP 73探险营地问题。文章首先讲述了原始处理计划的问题，即字符串切割操作和调集成员检查的低效率。然后介绍了使用哈希值处理的优势，包括功能提升和空间节省。接着讲解了哈希抵触问题，并提出了应用自定义哈希算法的方法。最后总结了通过优化后的代码，执行时刻减少了近一半的有效性。
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关键要点
- 探险营地问题要求找出探险中发现最多新营地的索引。
- 原始处理计划效率低下，需大量字符串切割和成员检查。
- 哈希值处理相比字符串处理有功能提升和空间节省的优势。
- 标准hashCode方法可能导致哈希抵触，需自定义哈希算法。
- 自定义哈希算法通过生成唯一哈希值来避免哈希抵触。
- 优化后的代码执行时刻从187毫秒缩短至96毫秒，证明了优化有效性。
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延伸问答
探险营地问题的主要目标是什么？
主要目标是找出探险中发现最多新营地的索引。
原始处理计划中存在哪些效率问题？
原始处理计划需要大量字符串切割和成员检查，导致效率低下。
使用哈希值处理有什么优势？
哈希值处理相比字符串处理有功能提升和空间节省的优势。
如何应对哈希抵触问题？
可以通过自定义哈希算法生成唯一哈希值来避免哈希抵触。
优化后的代码执行时刻有何变化？
优化后的代码执行时刻从187毫秒缩短至96毫秒，减少了近一半的执行时刻。
自定义哈希算法的应用步骤是什么？
设计自定义哈希函数、创建哈希表、计算哈希值并更新已知营地集合。
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