使用哈希表的例子（两个数组的交集）

讲解力扣350350. 两个数组的交集 II - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。

例

输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
输出：[2,2]

 

示例 2:

输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出：[4,9]

方法一   哈希表

（介绍哈希表：）

在常见的数据结构中, 想要查找某一个元素时, 就要的要进行遍历比较.

哈希表在查找数据方面有极大优势。

哈希的思想和我们常用的数组有着异曲同工之处, 数组中知道要想访问某个元素, 只需要知道这个元素的下标即可, 通过下标我们就可以直接访问这个元素. 因此访问的效率可以得到提高。 

解答
由于同一个数字在两个数组中可能多次出现————

因此我们需要用到哈希表来存储（每个数字出现的次数）。

对于一个数字，其在交集中出现的次数等于该数字在两个数组中出现次数的最小值。

首先遍历第一个数组，并在哈希表中记录第一个数组中的每个数字以及对应出现的次数，

然后遍历第二个数组，对于第二个数组中的每个数字，如果在哈希表中存在这个数字，则将该数字添加到答案，并减少哈希表中该数字出现的次数。

为了降低空间复杂度，首先遍历较短的数组并在哈希表中记录每个数字以及对应出现的次数，然后遍历较长的数组得到交集。

class Solution {
public:
    vector<int> intersect(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        if (nums1.size() > nums2.size()) {
            return intersect(nums2, nums1);
        }
        unordered_map <int, int> m;
        for (int num : nums1) {
            ++m[num];
        }
        vector<int> intersection;
        for (int num : nums2) {
            if (m.count(num)) {
                intersection.push_back(num);
                --m[num];
                if (m[num] == 0) {
                    m.erase(num);
                }
            }
        }
        return intersection;
    }
};

方法二：排序 + 双指针
如果两个数组是有序的，就可以使用双指针的方法得到两个数组的交集。

首先对两个数组进行排序，然后使用两个指针遍历两个数组。

开始时，两个指针应分别指向两个数组的头部。每次比较两个指针指向的两个数组中的数字，

如果两个数字不相等，则将指向较小数字的指针右移一位，

如果两个数字相等，将该数字添加到答案，并将两个指针都右移一位。当至少有一个指针超出数组范围时，遍历结束。

class Solution {
public:
    vector<int> intersect(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        sort(nums1.begin(), nums1.end());
        sort(nums2.begin(), nums2.end());
        int length1 = nums1.size(), length2 = nums2.size();
        vector<int> intersection;
        int index1 = 0, index2 = 0;
        while (index1 < length1 && index2 < length2) {
            if (nums1[index1] < nums2[index2]) {
                index1++;
            } else if (nums1[index1] > nums2[index2]) {
                index2++;
            } else {
                intersection.push_back(nums1[index1]);
                index1++;
                index2++;
            }
        }
        return intersection;
    }
};

关于哈希表的详细解答大家可以看看这篇文章(27条消息) 哈希表(散列表) -- 概念原理以及代码实现_爱上小公举-优快云博客