349 Intersection of Two Arrays

博客围绕计算两个数组交集的问题展开。介绍了解题思路,即先对数组去重再取交集。给出两种解法,一是用基于平衡二叉树的 TreeSet,时间复杂度 O(NlogN),空间复杂度 O(N);二是用基于哈希表的 HashSet,时间复杂度 O(len(nums1)+len(nums2)),空间复杂度 O(len(nums1))。

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题目

Given two arrays, write a function to compute their intersection.

Example 1:

Input: nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
Output: [2]

Example 2:

Input: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
Output: [9,4]

Note:
Each element in the result must be unique.
The result can be in any order.


解法思路

  • 先对 nums1 去重,然后在和 nums2 取交集;

解法实现(一)使用基于平衡二叉树实现的 TreeSet

  • 对于 nums1 来说,和 nums2 重复的元素要“移动”到交集中;
关键词

Set TreeSet

时间复杂度
  • O(NlogN);
  • 标准库中的 Set 是基于平衡的二叉树实现的,其时间复杂度为 O(logN);
空间复杂度
  • O(N);
class Solution {
    
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        TreeSet<Integer> set = new TreeSet();
        for (int num : nums1) {
            set.add(num);
        }

        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int num : nums2) {
            if (set.contains(num)) {
                list.add(num);
                set.remove(num);
            }
        }

        int[] res = new int[list.size()];
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            res[i] = list.get(i);
        }
        return res;
    }
    
}

解法实现(二)使用基于哈希表实现的 HashSet

时间复杂度
  • O(len(nums1)+len(nums2));
空间复杂度
  • O(len(nums1));
关键词

Set HashSet

import java.util.HashSet;

// 349. Intersection of Two Arrays
// https://leetcode.com/problems/intersection-of-two-arrays/description/
// 时间复杂度: O(len(nums1)+len(nums2))
// 空间复杂度: O(len(nums1))
public class Solution349 {

    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {

        HashSet<Integer> record = new HashSet<Integer>();
        for(int num: nums1)
            record.add(num);

        HashSet<Integer> resultSet = new HashSet<Integer>();
        for(int num: nums2)
            if(record.contains(num))
                resultSet.add(num);

        int[] res = new int[resultSet.size()];
        int index = 0;
        for(Integer num: resultSet)
            res[index++] = num;

        return res;
    }

    private static void printArr(int[] arr){
        for(int e: arr)
            System.out.print(e + " ");
        System.out.println();
    }

    public static void main(String[] args) {

        int[] nums1 = {1, 2, 2, 1};
        int[] nums2 = {2, 2};
        int[] res = (new Solution349()).intersection(nums1, nums2);
        printArr(res);
    }
}
### 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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