两数组的交||

本文介绍了一种计算两个整数数组交集的方法。通过先对两个数组进行排序,然后逐个比较元素并收集相同元素的方式得到交集。文章还提供了一个C++实现示例。

问题描述:

计算两个数组的交。

样例

nums1 = [1, 2, 2, 1], nums2 = [2, 2], 返回 [2, 2].

实现思路:

现将两个数组进行排序,首先将两数组的第一个元素进行比较,如果相等就加入到动态数组中,两数组的下标同时后移一位,否则哪个数组的元素较小,哪个数组的下标就往后移动一位。

代码:

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums1 an integer array
     * @param nums2 an integer array
     * @return an integer array
     */
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        // Write your code here
        vector<int> v;
        sort(nums1.begin(),nums1.end());
        sort(nums2.begin(),nums2.end());
        int i=0;int j=0;
        while(i<nums1.size()&&j<nums2.size()){
        if(nums1[i]==nums2[j]) {
           v.push_back(nums1[i]); 
           i++;j++;
        }
        else {if(nums1[i]>nums2[j]) {
            j++;
             }
            else i++;
        }
    }
    return v;
    }
};

感想:

利用sort 函数。逐次比较。


内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市通管理部门,实现通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实通数据源进行系统验证。
### 计算两个数集 计算两个数集可以通过多种方法实现,包括使用集合操作、哈希表或排序与双指针法。以下是几种常见的实现方式及其代码示例。 #### 方法一:使用集合操作 Python 提供了内置的 `set` 数据结构,可以直接用于计算集。这种方法简单高效,适用于大多数场景。 ```python def intersection_with_set(arr1, arr2): return list(set(arr1) & set(arr2)) ``` 上述代码通过将两个数转换为集合后,利用集合的集运算符 `&` 来计算集[^1]。 #### 方法二:使用哈希表 如果需要保留集中元素的出现次数(即考虑重复元素),可以使用哈希表来记录每个元素的频率。 ```python from collections import Counter def intersection_with_hash(arr1, arr2): counter1 = Counter(arr1) counter2 = Counter(arr2) result = list((counter1 & counter2).elements()) return result ``` 此方法中,`Counter` 是一个特殊的字典子类,能够统计每个元素的频率,并支持集运算[^1]。 #### 方法三:排序与双指针法 当数较大且不允许使用额外空间时,可以先对两个数进行排序,然后使用双指针遍历以找到集。 ```python def intersection_with_two_pointers(arr1, arr2): arr1.sort() arr2.sort() i, j = 0, 0 result = [] while i < len(arr1) and j < len(arr2): if arr1[i] < arr2[j]: i += 1 elif arr1[i] > arr2[j]: j += 1 else: if not result or result[-1] != arr1[i]: result.append(arr1[i]) i += 1 j += 1 return result ``` 该方法的时间复杂度主要由排序决定,通常为 \(O(n \log n + m \log m)\),其中 \(n\) 和 \(m\) 分别为两个数的长度[^2]。 ### 注意事项 - 如果需要去重,则可以使用集合操作或在结果中检查是否已存在当前元素。 - 对于大规模数据,排序与双指针法可能更节省空间。 - 在实际应用中,根据具体需求选择合适的方法。
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