# Hash Map — Data Structures और Algorithms: Interviews के लिए Patterns

Source: https://www.skillbyai.com/hi/dsa/hash-map

> Hash maps से औसत O(1) key-value lookups पाएँ, collisions समझें और two-sum जैसी समस्याएँ हल करें।

## Hash फिर bucket

Hash फ़ंक्शन key को array इंडेक्स में बदलता है। अलग keys एक ही bucket में टकरा सकती हैं; bucket के अंदर छोटी list (या tree) इसे सुलझाती है। अच्छे वितरण से `get`/`put`/`delete` औसत `O(1)`, worst `O(n)`।

## पहले अक्षर से पुस्तकालय

शीर्षक के पहले अक्षर से किताबें रखने पर आप सही शेल्फ़ पर तुरंत जा सकते हैं। यदि बहुत सारे शीर्षक 'S' से शुरू हों, वह शेल्फ़ धीमी — यही collision है।

## एक पास में Two Sum

चलते-चलते हर संख्या का इंडेक्स रखें; डालने से पहले पूरक जाँचें।

```python
def two_sum(nums, target):
    seen = {}
    for i, n in enumerate(nums):
        if target - n in seen:
            return [seen[target - n], i]
        seen[n] = i
    return []
```

Output:

```
two_sum([2, 7, 11, 15], 9) -> [0, 1]
```

**Quiz:** आपको key से तेज़ lookup चाहिए और क्रम की परवाह नहीं। चुनें...

- [x] Hash map
- [ ] Sorted array + binary search
- [ ] Linked list
- [ ] Stack

*Answer:* Hash map. Hash map प्रति lookup औसत O(1); binary search O(log n) और sorting चाहिए।