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🔁 1128. 等价多米诺骨牌对的数量 – C++、JavaScript 和 Python 代码解析
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文讨论了一个流行的LeetCode问题：计算等价多米诺骨牌对的数量。通过规范化多米诺骨牌并使用哈希映射计数，可以在O(n)时间内高效解决。文章提供了Python、C++和JavaScript的实现示例，并强调哈希和计数在编程面试中的重要性。
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关键要点
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多米诺骨牌的顺序不影响其等价性，问题是计算等价多米诺骨牌对的数量。
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规范化多米诺骨牌为 [min(a, b), max(a, b)]，并使用哈希映射计数。
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通过哈希映射，可以在 O(n) 时间内高效解决问题。
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示例输入 [[1,2],[2,1],[3,4],[5,6]] 规范化后为 [[1,2], [1,2], [3,4], [5,6]]，只有 [1,2] 重复，结果为 1。
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提供了 Python、C++ 和 JavaScript 的实现示例。
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时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，因为只有 100 种可能的多米诺对。
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该问题强调了哈希和计数在编程面试中的重要性，帮助提高编码能力。
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延伸问答
如何计算等价多米诺骨牌对的数量？
通过规范化多米诺骨牌并使用哈希映射计数，可以在 O(n) 时间内高效计算等价多米诺骨牌对的数量。
多米诺骨牌的等价性是如何定义的？
两个多米诺骨牌 [a, b] 和 [c, d] 等价，当且仅当 (a == c 且 b == d) 或 (a == d 且 b == c)。
提供一个示例来说明如何规范化多米诺骨牌。
例如，输入 [[1,2],[2,1],[3,4],[5,6]] 规范化后为 [[1,2], [1,2], [3,4], [5,6]]。
该问题的时间复杂度和空间复杂度是多少？
时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，因为只有 100 种可能的多米诺对。
文章中提供了哪些编程语言的实现示例？
文章提供了 Python、C++ 和 JavaScript 的实现示例。
为什么哈希和计数在编程面试中重要？
哈希和计数是高效解决问题的常见模式，能够帮助提高编码能力，特别是在编程面试中。
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