[Leetcode] 350. Intersection of Two Arrays II 解题报告

数组交集计算
本文介绍了一种计算两个数组交集的方法,并提供了相应的C++代码实现。同时探讨了不同场景下的优化策略,包括已排序数组、数组大小差异较大及内存限制等情况。

题目

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

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

Note:

  • Each element in the result should appear as many times as it shows in both arrays.
  • The result can be in any order.

Follow up:

  • What if the given array is already sorted? How would you optimize your algorithm?
  • What if nums1's size is small compared to nums2's size? Which algorithm is better?
  • What if elements of nums2 are stored on disk, and the memory is limited such that you cannot load all elements into the memory at once?

思路

这道题目本身仍然不难,下面代码片段的时间复杂度是O(n1) + O(n2),空间复杂度是O(n1),其中n1和n2分别是第一个数组和第二个数组的大小(严格来讲空间复杂度是输入敏感的,我们这里先不细究了)。但是我们需要回答好三个Follow up问题:

1)如果数组本身是排好序的,那么我们就不需要额外定义哈希表了,可以直接采用类似于归并排序的思想,对两个数组进行线性扫描,发现相同的元素的时候,记录他们出现的最小次数,并且将该次数个元素加入结果集中。此时空间复杂度可以降低到O(1)。

2)如果nums1的元素个数小于nums2,那么我们可以反过来将nums1中的数组元素放入哈希表中,这样可以将空间复杂度降低。

3)这种情况就需要分批加载nums2中的数据元素了,不过算法不会改变太多,还是先把nums1哈希出来(如果nums1的数组元素还不是太大的话)。然后就需要对nums2中的数组分批加载进来,和nums1求交。

代码

class Solution {
public:
    vector<int> intersect(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        unordered_map<int, int> hash;
        for (auto val : nums1) {
            ++hash[val];
        }
        vector<int> ret;
        for (auto val : nums2) {
            if (hash.count(val) > 0 && hash[val] > 0) {
                ret.push_back(val);
                --hash[val];
            }
        }
        return ret;
    }
};
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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