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金乡做网站 亿九营销网站建设大概费用

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一.题目

给定两个数组 nums1 和 nums2 ,返回 它们的 交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。

示例 1:

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

示例 2:

输入:nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出:[9,4]
解释:[4,9] 也是可通过的

提示:

  • 1 <= nums1.length, nums2.length <= 1000
  • 0 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000

二.题目解析+思路

暴力枚举:

首先遍历第一个数组 nums1,然后对于 nums1 中的每个元素,再遍历第二个数组 nums2。如果找到相同的元素,并且这个元素还没有被添加到结果数组 result 中,就将其添加到 result 中。

时间复杂度是:O(n×m)

set优化:

利用set优秀的自动去重功能简化做题步骤。

哈希表

思路和set差不多,但效率更高。

三.代码示例

暴力:

class Solution 
{
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {vector<int> result;for (int i = 0; i < nums1.size(); ++i) {for (int j = 0; j < nums2.size(); ++j) {if (nums1[i] == nums2[j]) {// 检查是否已经添加到结果中,避免重复bool found = false;for (int k = 0; k < result.size(); ++k) {if (result[k] == nums1[i]) {found = true;break;}}if (!found) {result.push_back(nums1[i]);}}}}return result;}
};

首先遍历第一个数组 nums1,然后对于 nums1 中的每个元素,再遍历第二个数组 nums2。如果找到相同的元素,并且这个元素还没有被添加到结果数组 result 中,就将其添加到 result 中。

这种方法的时间复杂度是 O(n×m),其中 n 和 m 分别是两个数组的长度。

 set:

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {set<int> a1(nums1.begin(),nums1.end());set<int> a2(nums2.begin(),nums2.end());vector<int> v;for(auto x:a1){if(a2.count(x)){v.push_back(x);}}return v;}};

代码讲解: 

  1. 将数组转换为 set

    使用 set<int>nums1nums2 分别转换为两个 set,命名为 a1a2。这一步自动去除了数组中的重复元素,并允许快速查找。
  2. 初始化结果向量

    创建一个 vector<int> 类型的结果向量 v,用于存储最终的交集结果。
  3. 遍历第一个 set

    使用范围 for 循环遍历 a1 中的每个元素 x
  4. 检查元素是否在第二个 set

    对于 a1 中的每个元素 x,使用 a2.count(x) 检查该元素是否存在于 a2 中。如果存在(即 count 返回值大于0),则将该元素添加到结果向量 v 中。
  5. 返回结果

    遍历完成后,返回包含交集元素的结果向量 v

 哈希:

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {unordered_set<int> s(nums1.begin(), nums1.end());vector<int> result;for (int num : nums2) {if (s.count(num)) {result.push_back(num);s.erase(num); // 确保每个元素只出现一次}}return result;}
};

首先将第一个数组nums1的所有元素存入一个哈希表s中。然后遍历第二个数组nums2,如果nums2中的元素在哈希表s中存在,就将其添加到结果数组result中,并从哈希表中删除该元素,以确保每个元素只出现一次。这种方法的时间复杂度为O(n + m),其中n和m分别是两个数组的长度。

http://www.dtcms.com/wzjs/402621.html

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