【LeetCode题解】350_两个数组的交集Ⅱ

描述

给定两个数组,编写一个函数来计算它们的交集。

示例 1:

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

示例 2:

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

说明:

  • 输出结果中每个元素出现的次数,应与元素在两个数组中出现的次数一致。
  • 我们可以不考虑输出结果的顺序。

进阶:

  • 如果给定的数组已经排好序呢?你将如何优化你的算法?
  • 如果 nums1 的大小比 nums2 小很多,哪种方法更优?
  • 如果 nums2 的元素存储在磁盘上,磁盘内存是有限的,并且你不能一次加载所有的元素到内存中,你该怎么办?

方法一:映射

Java 实现

import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList; class Solution {
public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
if (nums1.length <= 0 || nums2.length <= 0) {
return new int[] {};
} Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int num : nums1) {
if (map.containsKey(num)) {
map.replace(num, map.get(num) + 1);
} else {
map.put(num, 1);
}
} List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int num : nums2) {
if (map.containsKey(num) && map.get(num) > 0) {
list.add(num);
map.replace(num, map.get(num) - 1);
}
} int[] ret = new int[list.size()];
for (int i = 0; i < list.size(); ++i) {
ret[i] = list.get(i);
}
return ret;
}
}
// Runtime: 6 ms
// Your runtime beats 34.15 % of java submissions.

复杂度分析:

  • 时间复杂度:\(O(n)\)
  • 空间复杂度:\(O(n)\)

Python 实现

class Solution:
def intersect(self, nums1, nums2):
"""
:type nums1: List[int]
:type nums2: List[int]
:rtype: List[int]
"""
if len(nums1) == 0 or len(nums2) == 0:
return [] d = dict()
for num in nums1:
d[num] = d.get(num, 0) + 1 ret = list()
for num in nums2:
if num in d and d[num] > 0:
ret.append(num)
d[num] -= 1 return ret # Runtime: 36 ms
# Your runtime beats 100.00 % of python3 submissions.

复杂度分析同上。

类似的 Python 实现

from collections import Counter

class Solution:
def intersect(self, nums1, nums2):
"""
:type nums1: List[int]
:type nums2: List[int]
:rtype: List[int]
"""
counts = Counter(nums1) ret = list()
for num in nums2:
if counts[num] > 0:
ret.append(num)
counts[num] -= 1 return ret # Runtime: 36 ms
# Your runtime beats 100.00 % of python3 submissions.

复杂度分析同上。

方法二:双指针

Java 实现

class Solution {
public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
Arrays.sort(nums1);
Arrays.sort(nums2); int i = 0, j = 0, k = 0;
int[] tmp = new int[nums1.length];
while (i < nums1.length && j < nums2.length) {
if (nums1[i] < nums2[j]) {
++i;
} else if (nums1[i] > nums2[j]) {
++j;
} else {
tmp[k++] = nums1[i];
++i;
++j;
}
} int[] ret = new int[k];
for (int m = 0; m < k; ++m) {
ret[m] = tmp[m];
}
return ret;
}
}
// Runtime: 1 ms
// Your runtime beats 100.00 % of java submissions.

复杂度分析:

  • 时间复杂度:\(O(nlog(n))\)
  • 空间复杂度:\(O(n)\)

Python 实现

class Solution:
def intersect(self, nums1, nums2):
"""
:type nums1: List[int]
:type nums2: List[int]
:rtype: List[int]
"""
nums1, nums2 = sorted(nums1), sorted(nums2)
i, j = 0, 0
ret = list()
while True:
try:
if nums1[i] < nums2[j]:
i += 1
elif nums1[i] > nums2[j]:
j += 1
else:
ret.append(nums1[i])
i += 1
j += 1
except IndexError:
break return ret
# Runtime: 40 ms
# Your runtime beats 98.91 % of python3 submissions.

复杂度分析同上。

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