探秘双指针算法：揭秘两个数组交集的奥秘（I、II）

大家好，我是你的技术博客小伙伴，今天我们来一起探索双指针算法，并揭开两个数组交集的奥秘。

双指针算法简介

双指针算法是一种巧妙的遍历技巧，它使用两个指针分别从数组的两端开始移动，并根据比较结果逐步逼近交集元素。在求解两个数组交集的问题中，双指针算法发挥着举足轻重的作用。

算法实现

假设我们有两个数组 nums1 和 nums2，双指针算法的实现步骤如下：

1. 排序数组： 为了方便比较，我们首先对这两个数组进行升序排序。
2. 初始化指针： 将两个指针 i 和 j 分别初始化为 0，指向 nums1 和 nums2 的第一个元素。
3. 比较元素： 比较 nums1[i] 和 nums2[j] 的值：
   • 如果相等，则表明找到了一个交集元素，将其添加到结果数组中。
   • 如果 nums1[i] 小于 nums2[j]，则将 i 向右移动一步，表示 nums1 中的元素较小。
   • 如果 nums1[i] 大于 nums2[j]，则将 j 向右移动一步，表示 nums2 中的元素较小。
4. 重复步骤 3， 直到 i 或 j 超出数组边界。

时间复杂度

双指针算法的时间复杂度取决于数组的长度 n 和 m。由于需要对数组进行排序，因此时间复杂度为 O(n log n + m log m)，其中 n 和 m 分别是 nums1 和 nums2 的长度。

空间复杂度

双指针算法的空间复杂度取决于结果数组的大小。在最坏情况下，交集元素数量为 min(n, m)，因此空间复杂度为 O(min(n, m))。

示例代码

def intersect(nums1, nums2):
    # 排序数组
    nums1.sort()
    nums2.sort()

    # 初始化指针
    i = 0
    j = 0

    # 存储交集元素
    result = []

    # 遍历数组
    while i < len(nums1) and j < len(nums2):
        if nums1[i] == nums2[j]:
            # 找到交集元素
            result.append(nums1[i])
            i += 1
            j += 1
        elif nums1[i] < nums2[j]:
            # nums1 中的元素较小
            i += 1
        else:
            # nums2 中的元素较小
            j += 1

    return result

结语

双指针算法是一种高效且易于实现的技术，它广泛应用于求取两个数组交集的问题中。通过利用双指针的移动特性，我们可以有效地比较元素并找到交集元素。希望这篇文章能帮助你理解双指针算法的原理和应用，助你提升算法技能！