算法千题案例⚡️每日LeetCode打卡⚡️——52.两个数组的交集

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法千题案例⚡️每日LeetCode打卡⚡️——52.两个数组的交集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


📢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 🚀

🌲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。

🌻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

🌻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 ) 

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 )

💬总结

  • 今天是力扣算法题打卡的第五十二天!
  • 文章采用 C#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!

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