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LeetCode 350:破解两数组交集的巧妙秘诀,彻底掌握集合运算

闲谈

LeetCode 350:寻找两个数组的交集

背景

在算法的世界中,LeetCode 是一个广受欢迎的在线竞赛平台,汇聚了众多编程爱好者和算法高手。LeetCode 350 题正是其中一道颇具挑战性的题目,它考察了程序员对于数组和集合运算的理解和应用能力。

题目概述

给定两个整数数组 nums1nums2,请找出两个数组的交集。数组中的每个元素可以重复出现。

算法思路

这道题目的核心是找到两个数组中重复出现的元素,并将其作为交集。对于这个问题,我们可以采用两种不同的算法来解决:

哈希表法

哈希表是一种数据结构,它可以快速地查找和插入元素。我们可以使用哈希表来存储数组 nums1 中的元素,然后遍历数组 nums2,如果当前元素在哈希表中存在,则将其加入交集中。

代码示例

const intersect = (nums1, nums2) => {
  const hashTable = {};
  for (const num of nums1) {
    if (hashTable[num]) {
      hashTable[num]++;
    } else {
      hashTable[num] = 1;
    }
  }

  const intersection = [];
  for (const num of nums2) {
    if (hashTable[num] > 0) {
      intersection.push(num);
      hashTable[num]--;
    }
  }

  return intersection;
};

排序后双指针法

首先,我们将两个数组都进行排序。然后,使用两个指针分别指向两个数组的第一个元素。如果两个指针指向的元素相等,则将其加入交集中,并同时将两个指针向后移动一位。如果两个指针指向的元素不相等,则将指向较小元素的指针向后移动一位。重复这个过程,直到其中一个指针到达数组末尾。

代码示例

const intersect = (nums1, nums2) => {
  nums1.sort((a, b) => a - b);
  nums2.sort((a, b) => a - b);

  const intersection = [];
  let i = 0;
  let j = 0;

  while (i < nums1.length && j < nums2.length) {
    if (nums1[i] === nums2[j]) {
      intersection.push(nums1[i]);
      i++;
      j++;
    } else if (nums1[i] < nums2[j]) {
      i++;
    } else {
      j++;
    }
  }

  return intersection;
};

效率对比

一般情况下,哈希表法的效率更高,因为它的时间复杂度为 O(n),而排序后双指针法的最坏时间复杂度为 O(n log n)

选择算法

在实际应用中,选择哪种算法取决于输入数据的规模和具体需求。如果数据规模较大或需要在复杂度上有严格的要求,则建议使用哈希表法;如果数据规模较小或排序后的数据结构对后续处理有帮助,则可以选择排序后双指针法。

常见问题解答

  1. 如何处理重复的元素?

    无论使用哪种算法,都会将重复的元素只加入交集中一次。

  2. 如何处理空数组?

    如果 nums1nums2 为空数组,则交集为空。

  3. 如何处理负数元素?

    哈希表法和排序后双指针法都可以处理负数元素。

  4. 如何提高算法效率?

    对于哈希表法,可以使用更高级的数据结构,如红黑树,来提高查找效率。对于排序后双指针法,可以使用二分查找来提高效率。

  5. 如何扩展算法来处理其他类型的数据?

    哈希表法和排序后双指针法可以扩展到处理其他类型的数据,例如字符串和对象。

总结

LeetCode 350 题是一道经典的算法题,它考察了程序员对于数组和集合运算的理解和应用能力。通过这道题,我们可以学习到两种不同的算法来求解数组交集问题,分别是哈希表法和排序后双指针法。在实际应用中,选择哪种算法取决于输入数据的规模和具体需求。