算法千题案例⚡️每日LeetCode打卡⚡️——52.两个数组的交集

Posted 2021-11-03 呆呆敲代码的小Y

• • • • 📢前言
  • 🌲原题样例：两个数组的交集
  • • 🌻C#方法：排序
    • 🌻Java 方法：两个集合
    • Java方法二：排序 + 双指针
  • 💬总结

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📢前言

🚀 算法题 🚀

• 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜
• 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
• 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！
• 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第52天🎈！

🚀 算法题 🚀

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🌲原题样例：两个数组的交集

给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。

示例:

输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
输出：[2]

示例 2：

输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出：[9,4]

输出结果中的每个元素一定是唯一的。
我们可以不考虑输出结果的顺序。

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🌻C#方法：排序

• 计算两个数组的交集，直观的方法是遍历数组 nums1，对于其中的每个元素，遍历数组 nums2 判断该元素是否在数组 nums2 中，如果存在，则将该元素添加到返回值。

• 假设数组 nums1 和 nums2 的长度分别是 m和 n，则遍历数组 nums1 需要 O(m) 的时间，判断 nums1 中的每个元素是否在数组 nums2 中需要 O(n) 的时间，因此总时间复杂度是O(mn)。

• 如果使用哈希集合存储元素，则可以在O(1) 的时间内判断一个元素是否在集合中，从而降低时间复杂度。

• 首先使用两个集合分别存储两个数组中的元素，然后遍历较小的集合，判断其中的每个元素是否在另一个集合中，如果元素也在另一个集合中，则将该元素添加到返回值。

• 该方法的时间复杂度可以降低到 O(m+n)

代码：

public class Solution {
    public int[] Intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        HashSet<int> set1 = new HashSet<int>();
        HashSet<int> set2 = new HashSet<int>();
        foreach(int num in nums1)
        {
            set1.Add(num);
        }
        foreach(int num in nums2)
        {
            set2.Add(num);
        }
        return GetIntersection(set1,set2);
    }
    public int[] GetIntersection(HashSet<int> set1,HashSet<int> set2)
    {
        if(set1.Count()>set2.Count())
        {
            return GetIntersection(set2,set1);
        }
        HashSet<int> intersection = new HashSet<int>();
        foreach(int num in set1)
        {
            if(set2.Contains(num))
            {
                intersection.Add(num);
            }
        }
        int[] answer = new int[intersection.Count()];
        int i = 0;
        foreach(var num in intersection)
        {
            answer[i] = num;
            i++;
        }
        return answer;
    }
}

执行结果

通过
执行用时：132 ms，在所有 C# 提交中击败了97.37%用户
内存消耗：40.6 MB，在所有 C# 提交中击败了5.26%的用户

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🌻Java 方法：两个集合

思路解析

• 计算两个数组的交集，直观的方法是遍历数组 nums1，对于其中的每个元素，遍历数组 nums2 判断该元素是否在数组 nums2 中，如果存在，则将该元素添加到返回值。

• 假设数组 nums1 和 nums2 的长度分别是 m和 n，则遍历数组 nums1 需要 O(m) 的时间，判断 nums1 中的每个元素是否在数组 nums2 中需要 O(n) 的时间，因此总时间复杂度是O(mn)。

• 如果使用哈希集合存储元素，则可以在O(1) 的时间内判断一个元素是否在集合中，从而降低时间复杂度。

• 首先使用两个集合分别存储两个数组中的元素，然后遍历较小的集合，判断其中的每个元素是否在另一个集合中，如果元素也在另一个集合中，则将该元素添加到返回值。

• 该方法的时间复杂度可以降低到 O(m+n)

代码：

class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        Set<Integer> set1 = new HashSet<Integer>();
        Set<Integer> set2 = new HashSet<Integer>();
        for (int num : nums1) {
            set1.add(num);
        }
        for (int num : nums2) {
            set2.add(num);
        }
        return getIntersection(set1, set2);
    }

    public int[] getIntersection(Set<Integer> set1, Set<Integer> set2) {
        if (set1.size() > set2.size()) {
            return getIntersection(set2, set1);
        }
        Set<Integer> intersectionSet = new HashSet<Integer>();
        for (int num : set1) {
            if (set2.contains(num)) {
                intersectionSet.add(num);
            }
        }
        int[] intersection = new int[intersectionSet.size()];
        int index = 0;
        for (int num : intersectionSet) {
            intersection[index++] = num;
        }
        return intersection;
    }
}

执行结果

通过
执行用时：4 ms，在所有 Java  提交中击败了21.31%的用户
内存消耗：38.7 MB，在所有 Java 提交中击败了28.49%的用户

复杂度分析

时间复杂度：O( m+n )
空间复杂度：O( m+n ) 

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Java方法二：排序 + 双指针

• 如果两个数组是有序的，则可以使用双指针的方法得到两个数组的交集。

• 首先对两个数组进行排序，然后使用两个指针遍历两个数组。

• 可以预见的是加入答案的数组的元素一定是递增的，为了保证加入元素的唯一性，我们需要额外记录变量 pre 表示上一次加入答案数组的元素。

• 初始时，两个指针分别指向两个数组的头部。每

• 次比较两个指针指向的两个数组中的数字，如果两个数字不相等，则将指向较小数字的指针右移一位，如果两个数字相等，且该数字不等于pre，将该数字添加到答案并更新 pre 变量，同时将两个指针都右移一位。

• 当至少有一个指针超出数组范围时，遍历结束。

代码

class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        Arrays.sort(nums1);
        Arrays.sort(nums2);
        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int[] intersection = new int[length1 + length2];
        int index = 0, index1 = 0, index2 = 0;
        while (index1 < length1 && index2 < length2) {
            int num1 = nums1[index1], num2 = nums2[index2];
            if (num1 == num2) {
                // 保证加入元素的唯一性
                if (index == 0 || num1 != intersection[index - 1]) {
                    intersection[index++] = num1;
                }
                index1++;
                index2++;
            } else if (num1 < num2) {
                index1++;
            } else {
                index2++;
            }
        }
        return Arrays.copyOfRange(intersection, 0, index);
    }
}

执行结果

通过
执行用时：1 ms，在所有 Java  提交中击败了99.93%的用户
内存消耗：38.8 MB，在所有 Java 提交中击败了8.99%的用户

复杂度分析

时间复杂度：O( mlogm + nlogn )
空间复杂度：O( logm + logn )

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💬总结

• 今天是力扣算法题打卡的第五十二天！
• 文章采用 C#和 Java 两种编程语言进行解题
• 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们
• 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！