一、基础知识
哈希表的优点：
查找key的时间效率是O（1）
什么时候要用到哈希表：
查询元素的出现问题（是否出现过，是否在集合里，出现次数等）
哈希表的三种数据结构：
数组（数据范围较小时）
set（数据范围很大或者数据很散乱时）
map（需要同时用到key和value时）
二、数组
bool isAnagram(string s, string t) {
//仅26个英文字母，且是连续的，数据范围可为[0,25]，用数组
int hash[26]={0}; //初始化，记录字母出现次数的哈希数组
if(s.size()!=t.size()){
return 0;
}
for(int i=0;i<s.size();i++){ //遍历字符串，哈希计数
hash[s[i]-'a']++; //映射，key值是字母-'a'（作差得起点），value是出现次数
hash[t[i]-'a']--;
}
for(int i=0;i<26;i++){ //遍历哈希数组，看哈希计数是否为0（先+后-，若相等，最后为0）
if(hash[i])
return 0;
}
return 1;
}对于26个连续的小写英文字母，要记录其出现的次数，用哈希数组即可；
遍历字符串，在hash[s[i]-'a']的位置进行++或--的操作；
最后判断哈希数组中是否全为0，若是则证明两个字符串是字母异位词。
三、set
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
//unordered set自动去重，用来定义result
unordered_set<int> result; //注意要写<int>
//直接将数组1转变为set，便于判断数组2的元素是否在数组1集合中，减免了对1的for遍历
unordered_set<int> nums1_set(nums1.begin(),nums1.end()); //转换是.begin()，.end()
for(int i=0;i<nums2.size();i++){
if(nums1_set.find(nums2[i])!=nums1_set.end()){
//能找到，说明是交集元素
result.insert(nums2[i]);
}
}
return vector<int>(result.begin(),result.end()); //最终返回的是数组，转化为vector<int>
}对于装有零散数据（数据范围很大）的集合，用set
将nums1数组变为集合1，遍历nums2数组，判断元素是否存在集合1中
若是，则加入result（unordered_set自动去重）中
四、map
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
//用哈希map来存放遍历过的元素，数值作为key，索引作为value（哈希表查找key的效率是o(1)，查找很快）
//遍历数组元素，首先求该元素的配对元素，然后判断它是否在遍历过的map中，没有则将当前元素加入map，继续遍历下一个
unordered_map<int,int> map;
for(int i=0;i<nums.size();i++){
int s=target-nums[i];
auto iter=map.find(s); //查找key，找到时返回位置指针，找不到时返回.end()
if(iter!=map.end()){
//说明找到了，直接返回答案即可
return {iter->second,i};//要写second，不能写value
}
map[nums[i]]=i;
}
return {};
}对于既要用到数组元素值（key），又要用到索引（value）的情况，用map
（key是要查找的东西，所以将元素值作为key）
遍历数组元素，判断和当前元素对应的值（terget-nums[i]）是否存在于遍历过的元素集合map中，
若是，则返回答案；若不是，则将当前元素加入map中，继续遍历下一元素