349. Intersection of Two Arrays(关联容器的使用)

本文介绍了一种计算两个数组交集的算法,提供了两种解决方案:使用unordered_map和unordered_set。通过示例说明了如何找到两个数组中的共同元素,并确保结果中的每个元素都是唯一的。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

problems:

Given two arrays, write a function to compute their intersection.

Example 1:

Input: nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
Output: [2]

Example 2:

Input: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
Output: [9,4]

Note:

Each element in the result must be unique.
The result can be in any order.

tip:

返回两个序列中相同的字符。

solution:

1.使用unordered_map

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int n = nums1.size();
        int m = nums2.size();
        vector<int> s1 = nums1;
        vector<int> s2 = nums2;
        vector<int> s3;
         unordered_map<int,int> un;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(!un.count(s1[i]))//重复的只统计一次
                un[s1[i]]++;
        }
        for(int i = 0;i<m;i++)
        {
            if(un[s2[i]])
            {
                un[s2[i]]--;
                s3.push_back(s2[i]);
            }
        }
        return s3;
    }
};

2.使用unordered_set

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int n = nums1.size();
        int m = nums2.size();
        unordered_set<int> s(nums1.begin(),nums1.end());
        unordered_set<int> res;
        
        for(auto a:nums2)
        {
            if(s.count(a)) 
                res.insert(a);
        }
        return vector<int>(res.begin(),res.end());
    }
};
### 哈夫曼编码实现 哈夫曼编码是一种基于字符频率的压缩技术,通过构建一棵二叉树来生成最优前缀码。以下是针对字符串 `'The following code computes the intersection of two arrays'` 的 Python 实现过程。 #### 字符频率统计 首先需要统计输入字符串中每个字符的出现次数。这可以通过遍历字符串并记录每种字符的数量完成[^2]。 ```python from collections import Counter def calculate_frequencies(text): frequencies = Counter(text) return dict(frequencies) text = 'The following code computes the intersection of two arrays' frequencies = calculate_frequencies(text) print("Character Frequencies:", frequencies) ``` #### 构建哈夫曼树 利用字符及其对应的频率数据,可以按照以下方式构建哈夫曼树: 1. 创建一个优先队列(最小堆),其中每个节点表示一种字符以及其频率。 2. 不断取出两个具有最低频率的节点,创建一个新的内部节点作为它们的父亲,并将其频率设置为两子节点频率之和。 3. 将新节点重新加入优先队列,直到只剩下一个根节点为止。 ```python import heapq class HuffmanNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def build_huffman_tree(freq_dict): priority_queue = [] for char, freq in freq_dict.items(): node = HuffmanNode(char, freq) heapq.heappush(priority_queue, node) while len(priority_queue) > 1: l
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值