[LeetCode] 350. Intersection of Two Arrays II

350. Intersection of Two Arrays II  

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

Example:
Given nums1 = [1, 2, 2, 1], nums2 = [2, 2], return [2, 2].

Note:

• Each element in the result should appear as many times as it shows in both arrays.
• The result can be in any order.

Follow up:

• What if the given array is already sorted? How would you optimize your algorithm?
• What if nums1's size is small compared to nums2's size? Which algorithm is better?
• What if elements of nums2 are stored on disk, and the memory is limited such that you cannot load all elements into the memory at once?

解题思路：

1.  查找删除 O(n^2)

     遍历数组长度较小的那个数组的每个数字，在另一个数组中查找每一个数字，若找到，则从该数组中删除。其中遍历小数组需要n，操作的查找和删除需要2n，所以时间复杂度O(n^2).。

class Solution {
public:
    vector intersect(vector& nums1, vector& nums2) {
        vector res;
          vector& mi=nums1.size()& ma=nums1.size()>=nums2.size()?nums1:nums2;
        vector::iterator it;
        for(int i=0;i




2. 统计重复数字个数 O(n^2)???

   使用两个map分别存储两数组出现的元素的次数，将两数组同时出现的数字存入结果，且应该存入出现次数较少的那个的数量。

class Solution {
public:
    vector intersect(vector& nums1, vector& nums2) {
        vector res;
        if(nums1.empty()||nums2.empty()) return res;
        int i,j,tmp;
        map m1,m2;
        for(i=0;i::iterator it2 = m2.begin();
        for(;it2!=m2.end();it2++){
             map::iterator it1 = m1.find(it2->first);
             if(it1!=m1.end()){
                 tmp = (it1->second)>(it2->second)?(it2->second):(it1->second);
                 while(tmp--)
                     res.push_back(it1->first);
             }
        }
        return res;
    }
};

PS，关于这个方法的时间复杂度有些困惑，分析应该是在O(nlogn)~O(n^2)之间的，但是实际运行时间和第一种方法相同。不造是什么原因。。。

3. 排序法  O(nlogn)

         将两个数组分别升序排序。设两个下标i和j，从0开始循环到任一数组结尾，若nums1[i]==nums2[j]，则将这一数字存入结果，否则数字较小的下标+1。

       

class Solution {
public:
    vector intersect(vector& nums1, vector& nums2) {
        vector res;
        sort(nums1.begin(),nums1.end());
        sort(nums2.begin(),nums2.end());
        for(int i=0,j=0;inums2[j])
                   j++;
            else i++;
        }
        return res;
    }
};

    

最后回答第三个问题。当nums2过大，只能先存在外存中，使用的时候一个一个读入，并在nums1中查找是否存在。则这种方法时间复杂度约为O(n)。