[Leetcode] 350. Intersection of Two Arrays II 解题报告_350. intersection of two arrays ii 解题思路-优快云博客

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。

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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;
    }
};