LeetCode 349. 两个数组的交集

1、题目

力扣题目链接：349. 两个数组的交集
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

2、使用set

代码

class Solution {  
public:  
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {  
        // 声明一个无序集合result_set，用于存储两个向量的交集元素  
        unordered_set<int> result_set;  
        // 将nums1向量转换为一个无序集合nums_set，这样可以更快地进行查找操作。其中使用begin()和end()函数来获取向量的起始和结束迭代器，以便将它们复制到nums_set中  
        unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end());  
  
        // 遍历nums2中的每个元素，设其值为num  
        for (int num : nums2) {  
            // 检查num是否在nums_set中存在，如果存在则返回一个迭代器，否则返回end()，即指向nums_set的“末尾”（实际上是无效位置）。find()函数在哈希表中查找给定的值，如果不存在则返回end()  
            if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) {  
                // 如果num存在于nums_set中，则将其添加到result_set中  
                result_set.insert(num);  
            }  
        }  
  
        // 返回result_set中的所有元素，作为一个新的整数向量。使用vector的构造函数，它接受两个迭代器（即result_set的开始和结束迭代器），并将它们复制到新的vector中  
        return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());  
    }  
};

复杂度分析

• 时间复杂度: O(m + n)

• 空间复杂度: O(n)

3、使用数组

代码

class Solution {  
public:  
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {  
        // 声明一个无序集合result_set，用于存储两个向量的交集元素  
        unordered_set<int> result_set;  
        // 声明一个名为hash的数组，用于存储nums1中的元素及其对应的标记（存在或不存在）  
        int hash[1000] = {0};  
  
        // 遍历nums1中的每个元素，将元素的值作为索引，将该索引对应的标记设为1，表示该元素存在于nums1中  
        for (int num : nums1) {  
            hash[num] = 1;  
        }  
  
        // 遍历nums2中的每个元素，检查该元素是否存在于hash中，如果存在（即hash中对应索引的标记为1），则将该元素插入到result_set中  
        for (int num : nums2) {  
            if(hash[num] == 1) {  
                result_set.insert(num);  
            }  
        }  
          
        // 返回result_set中的所有元素，作为一个新的整数向量  
        return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());  
    }  
};

复杂度分析

• 时间复杂度: O(m + n)

• 空间复杂度: O(n)