1 题目

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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 思路–set

这道题目，主要要学会使用一种哈希数据结构：unordered_set，这个数据结构可以解决很多类似的问题。

注意题目特意说明：输出结果中的每个元素一定是唯一的，也就是说输出的结果的去重的，同时可以不考虑输出结果的顺序

这道题用暴力的解法时间复杂度是O(n^2)，那来看看使用哈希法进一步优化。

为什么不使用数组做哈希表？

使用数组来做哈希的题目，是因为题目都限制了数值的大小。

而这道题目如果没有限制数值的大小，就无法使用数组来做哈希表了。

而且如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费。

此时就要使用另一种结构体了，set

关于set，C++ 给提供了如下三种可用的数据结构：

std::set
std::multiset
std::unordered_set

std::set和std::multiset底层实现都是红黑树，std::unordered_set的底层实现是哈希表，使用unordered_set 读写效率是最高的，并不需要对数据进行排序，而且还不要让数据重复，所以选择unordered_set。

思路如图所示：
在这里插入图片描述

2.1 拓展/后记

那有同学可能问了，遇到哈希问题我直接都用set不就得了，用什么数组啊。

直接使用set 不仅占用空间比数组大，而且速度要比数组慢，set把数值映射到key上都要做hash计算的。

不要小瞧这个耗时，在数据量大的情况，差距是很明显的。

本题后面力扣改了题目描述和后台测试数据，增添了数值范围：

1 <= nums1.length, nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000
所以就可以使用数组来做哈希表了，因为数组都是 1000以内的。

对应C++代码如下：

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        unordered_set<int> result_set; // 存放结果，之所以用set是为了给结果集去重
        int hash[1005] = {0}; // 默认数值为0
        for (int num : nums1) { // nums1中出现的字母在hash数组中做记录
            hash[num] = 1;
        }
        for (int num : nums2) { // nums2中出现话，result记录
            if (hash[num] == 1) {
                result_set.insert(num);
            }
        }
        return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());
    }
};

3 代码

3.1 C++版本

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        unordered_set<int> result_set; // 存放结果，之所以用set是为了给结果集去重
        unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end());
        for (int num : nums2) {
            // 发现nums2的元素 在nums_set里又出现过
            if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) {
                result_set.insert(num);
            }
        }
        return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());
    }
};

3.2 C版本

int* intersection1(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size, int* returnSize){

    int nums1Cnt[1000] = {0};
    int lessSize = nums1Size < nums2Size ? nums1Size : nums2Size;
    int * result = (int *) calloc(lessSize, sizeof(int));
    int resultIndex = 0;
    int* tempNums;
    
    int i;

    /* Calculate the number's counts for nums1 array */
    for(i = 0; i < nums1Size; i ++) {
        nums1Cnt[nums1[i]]++;
    }

    /* Check if the value in nums2 is existing in nums1 count array */
    for(i = 0; i < nums2Size; i ++) {
        if(nums1Cnt[nums2[i]] > 0) {
            result[resultIndex] = nums2[i];
            resultIndex ++;
            /* Clear this count to avoid duplicated value */
            nums1Cnt[nums2[i]] = 0;
        }
    }
    * returnSize = resultIndex;
    return result;
}

3.3 Java版本

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        if (nums1 == null || nums1.length == 0 || nums2 == null || nums2.length == 0) {
            return new int[0];
        }
        Set<Integer> set1 = new HashSet<>();
        Set<Integer> resSet = new HashSet<>();
        //遍历数组1
        for (int i : nums1) {
            set1.add(i);
        }
        //遍历数组2的过程中判断哈希表中是否存在该元素
        for (int i : nums2) {
            if (set1.contains(i)) {
                resSet.add(i);
            }
        }
        //将结果几何转为数组
        return resSet.stream().mapToInt(x -> x).toArray();
    }
}

3.4 Python 版本

class Solution:
    def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        val_dict = {}
        ans = []
        for num in nums1:
            val_dict[num] = 1

        for num in nums2:
            if num in val_dict.keys() and val_dict[num] == 1:
                ans.append(num)
                val_dict[num] = 0
        
        return ans

3.5 JavaScript版本

/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number[]} nums2
 * @return {number[]}
 */
var intersection = function(nums1, nums2) {
    // 根据数组大小交换操作的数组
    if(nums1.length < nums2.length) {
        const _ = nums1;
        nums1 = nums2;
        nums2 = _;
    }
    const nums1Set = new Set(nums1);
    const resSet = new Set();
    // for(const n of nums2) {
    //     nums1Set.has(n) && resSet.add(n);
    // }
    // 循环 比 迭代器快
    for(let i = nums2.length - 1; i >= 0; i--) {
        nums1Set.has(nums2[i]) && resSet.add(nums2[i]);
    }
    return Array.from(resSet);
};