349. Intersection of Two Arrays - Easy

本文介绍了一种求解两个数组交集的算法实现,通过先排序再双指针遍历的方法找到公共元素,并确保结果中元素唯一。此外还讨论了使用哈希表的另一种解决方案。

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Description

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.

Analyze

上次那道动态规划的题还没解出来,难受,就做道简单题寻求安慰。。。
排序下面找的,所以思路也非常明了,排序完了用两个指针。

Code

vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    sort(nums1.begin(), nums1.end());
    sort(nums2.begin(), nums2.end());
    vector<int> ret;
    for(int i = 0, j = 0; i < nums1.size() && j < nums2.size();) {
        if(nums1[i] == nums2[j]) {
            if(ret.empty() || nums1[i] != ret.back()) ret.push_back(nums1[i]);
            i++;
            j++;
        }
        else if(nums1[i] < nums2[j]) ++i;
        else ++j;
    }
    return ret;
}

Discuss

评论区还有种用hash set的方法,第一步扫描第一个数组得到一个set,第二步扫描另一个数组,检查每个元素是否在上一个set中再放进set得到intersection。

### 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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