349. 两个数组的交集题解

题目描述：349. 两个数组的交集 - 力扣（LeetCode）

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 。

方法一：

解题思路：

我们可以采用排序和双指针的方法来求两个数组的交集。

对两个输入数组 nums1 和 nums2 进行排序，以便能够有效地在有序数组中查找交集元素。

初始化两个指针 ptr1 和 ptr2，分别指向数组 nums1 和 nums2 的起始位置。

创建一个结果数组，用于存储交集元素。同时，创建一个变量 count 用于记录结果数组中的元素个数。

开始循环遍历两个有序数组：

比较 nums1[ptr1] 和 nums2[ptr2]。
如果两个元素相等，则将这个元素添加到结果数组中，然后增加 ptr1 和 ptr2。
如果 nums1[ptr1] 小于 nums2[ptr2]，则增加 ptr1。
如果 nums1[ptr1] 大于 nums2[ptr2]，则增加 ptr2。

循环继续，直到任一指针达到其数组的末尾。

返回结果数组，同时更新 count 为结果数组中的元素个数。

代码：

// 比较函数，用于排序
int compare(const void *a, const void *b) {return (*(int *)a - *(int *)b);
}int* intersection(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size, int* returnSize) {qsort(nums1, nums1Size, sizeof(int), compare);qsort(nums2, nums2Size, sizeof(int), compare);int *result = (int *)malloc(sizeof(int) * (nums1Size < nums2Size ? nums1Size : nums2Size));int count = 0;int i = 0, j = 0;while (i < nums1Size && j < nums2Size) {if (nums1[i] == nums2[j]) {// 避免重复添加相同元素if (count == 0 || nums1[i] != result[count - 1]) {result[count++] = nums1[i];}i++;j++;} else if (nums1[i] < nums2[j]) {i++;} else {j++;}}*returnSize = count;return result;
}

方法二：

解题思路：

利用哈希集合：

初始化一个哈希集合，用于存储 nums1 数组中的元素。

遍历 nums1 数组，将其中的元素加入哈希集合中。

创建一个结果数组，用于存储交集元素。

遍历 nums2 数组，对于其中的每个元素，判断是否在哈希集合中出现：

如果出现，则将该元素加入结果数组，并从哈希集合中移除，以避免重复添加相同元素。

返回结果数组。

代码：

typedef struct
{int *data;int size;
} HashSet;// 初始化哈希集合
HashSet* initHashSet()
{HashSet* set = (HashSet*)malloc(sizeof(HashSet));set->data = (int *)calloc(1000, sizeof(int));  // 注意初始化一定要是0set->size = 0;return set;
}// 将元素加入哈希集合
void addToHashSet(HashSet* set, int num)
{set->data[num] = 1;set->size++;
}// 判断元素是否在哈希集合中
int isInHashSet(HashSet* set, int num)
{return set->data[num];
}// 释放哈希开辟的内存
void freeHashSet(HashSet* set)
{free(set->data);free(set);
}int* intersection(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size, int* returnSize)
{HashSet* set = initHashSet();// 将数组1中的元素添加到哈希集合中for(int i=0;i<nums1Size;i++){addToHashSet(set, nums1[i]);}int* ret = (int*)malloc(sizeof(int)*(nums1Size<nums2Size?nums2Size:nums1Size));int count = 0;// 查询for(int i=0;i<nums2Size;i++){if(isInHashSet(set, nums2[i])){// 添加ret[count++] = nums2[i];set->data[nums2[i]] = 0; // 避免重复添加}}*returnSize = count;freeHashSet(set);return ret;
}

总结：

哈希集合方法：

时间复杂度：O(m + n)，其中 m 是 nums1 的长度，n 是 nums2 的长度。
- 创建哈希集合需要 O(m) 的时间，因为需要将 nums1 中的元素加入集合。
- 遍历 nums2 并检查元素是否在哈希集合中需要 O(n) 的时间。
- 最终的结果遍历需要 O(min(m, n)) 的时间，其中 min(m, n) 是结果数组的长度。
空间复杂度：O(m) 或 O(n)，取决于 nums1 数组的大小。
- 哈希集合需要存储 nums1 中的元素，因此需要 O(m) 的额外空间。

排序和双指针方法：

时间复杂度：O(m * log m + n * log n + m + n)，其中 m 是 nums1 的长度，n 是 nums2 的长度。
- 排序 nums1 和 nums2 需要 O(m * log m) 和 O(n * log n) 的时间。
- 遍历两个有序数组需要 O(m + n) 的时间。
- 最终的结果遍历需要 O(min(m, n)) 的时间。
空间复杂度：O(1)。
- 这种方法只使用了常量级的额外空间用于存储指针和计数。