350. Intersection of Two Arrays II

题意:两个数组,找出所有交叉的元素
思路:思路相近,与I不同的是用hashmap纪录在数组1中元素出现的个数,然后数组2中没处现一次就在hashmap中减去1个

public class Solution {
    public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
        int[] res = new int[nums2.length];
        HashMap<Integer, Integer> temp = new HashMap<Integer, Integer>();
        for(int i=0;i<nums1.length;i++) {
            if(temp.containsKey(nums1[i])) {
                temp.put(nums1[i], 1+temp.get(nums1[i]));
            } else {
                temp.put(nums1[i], 1);
            }
        }
        int cnt = 0;
        for(int i=0;i<nums2.length;i++) {
            if(temp.containsKey(nums2[i])) {
                if(temp.get(nums2[i])>0) {    
                    res[cnt++] = nums2[i];
                    temp.put(nums2[i], temp.get(nums2[i])-1);
                }
            }
        }
        if(cnt == 0)
            return new int[0];
        return Arrays.copyOfRange(res, 0, cnt);
    }
}
### 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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