349. Intersection of Two Arrays

原创 于 2020-04-21 15:21:02 发布 · 259 阅读 · 0 ·
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本文介绍了一种用于寻找两个整数数组交集的算法，分别用C++和Python实现。C++版本通过unordered_set进行高效查找，而Python则利用集合运算符&简化操作。两种方法均能有效找出两数组的共有元素。

题目分析：C++使用unordered set装入其中一个数组，然后和另一数组比较，得到相同的元素；python可以用&或者自带的函数，有用字典的方式，回头再做

 

C++：

vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    unordered_set<int> s(nums1.begin() , nums1.end());
    vector<int> v ;

    for (auto x : nums2){
        if (s.erase(x))
            v.push_back(x);
    }
    return v;
}

 

Python：

def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
    return list(set(nums1) & set(nums2))
    # return set(nums1).intersection(set(nums2))

 

 

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### 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
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