349. Intersection of Two Arrays

本文介绍了一种方法来计算两个数组的交集,并提供了使用集合(set)和映射(map)实现的示例代码。

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

Example:
Given nums1 = [1, 2, 2, 1]nums2 = [2, 2], return [2].

Note:

  • Each element in the result must be unique.

  • The result can be in any order.

求两个数组的交集,元素不能重复。

用set的方法:
class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        set<int>s1,s2;
        int n1=nums1.size(),n2=nums2.size();
        for(int i=0;i<n1;i++) s1.insert(nums1[i]);
        for(int i=0;i<n2;i++) s2.insert(nums2[i]);
        vector<int>res;
        set<int>::iterator it1=s1.begin(),it2=s2.begin();
        while(it1!=s1.end()&&it2!=s2.end())
        {
            if(*it1==*it2)
            {
                res.push_back(*it1);
                it1++;
                it2++;
            }
            else if(*it1<*it2) it1++;
            else it2++;
        }
        return res;
    }
};


用map的方法:
class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        map<int,int>m;
        int n1=nums1.size(),n2=nums2.size();
        for(int i=0;i<n1;i++) m[nums1[i]]++;
        vector<int>res;
        for(int i=0;i<n2;i++)
        {
            if(m[nums2[i]]!=0)
            {
                res.push_back(nums2[i]);
                m[nums2[i]]=0;
            }
        }
        return res;
    }
};


### 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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