[349]Intersection of Two Arrays

【题目描述】

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.
【题目解释】

寻找两个数集的交集,重复的数字不计算在内

先对这两个数集进行排序,利用两个指针分别指向这两个数集,如果对应的两个数集的数是相同的,则说明是交集中的一个数,要注意的一点,为了避免重复,在每次循环的开始都先将指针指向重复的数里的最后一个

【代码】

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int len1=nums1.size();
        int len2=nums2.size();
        vector<int> ans;
        if(len1==0||len2==0) return ans;
        int i=0,j=0;
        sort(nums1.begin(),nums1.end());
        sort(nums2.begin(),nums2.end());
        while(i<len1&&j<len2){
            while(i<len1-1 && nums1[i]==nums1[i+1]) i++;
            while(j<len2-1 && nums2[j]==nums2[j+1]) j++;
            if(nums1[i]==nums2[j]){
                ans.push_back(nums1[i]);
                i++;
                j++;
            }
            else{
                if(nums1[i]<nums2[j]) i++;
                else j++;
            }
        }
        return ans;
    }
};


代码转载自:https://pan.quark.cn/s/7f503284aed9 Hibernate的核心组件总数达到五个,具体包括:Session、SessionFactory、Transaction、Query以及Configuration。 这五个核心组件在各类开发项目中都具有普遍的应用性。 借助这些组件,不仅可以高效地进行持久化对象的读取与存储,还能够实现事务管理功能。 接下来将通过图形化的方式,逐一阐述这五个核心组件的具体细节。 依据所提供的文件内容,可以总结出以下几个关键知识点:### 1. SSH框架详细架构图尽管标题提及“SSH框架详细架构图”,但在描述部分并未直接呈现关于SSH的详细内容,而是转向介绍了Hibernate的核心接口。 然而,在此我们可以简要概述SSH框架(涵盖Spring、Struts、Hibernate)的核心理念及其在Java开发中的具体作用。 #### Spring框架- **定义**:Spring框架是一个开源架构,其设计目标在于简化企业级应用的开发流程。 - **特点**: - **分层结构**:该框架允许开发者根据实际需求选择性地采纳部分组件,而非强制使用全部功能。 - **可复用性**:Spring框架支持创建可在不同开发环境中重复利用的业务逻辑和数据访问组件。 - **核心构成**: - **核心容器**:该部分包含了Spring框架的基础功能,其核心在于`BeanFactory`,该组件通过工厂模式运作,并借助控制反转(IoC)理念,将配置和依赖管理与具体的应用代码进行有效分离。 - **Spring上下文**:提供一个配置文件,其中整合了诸如JNDI、EJB、邮件服务、国际化支持等企业级服务。 - **Spring AO...
### 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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