349. 两个数组的交集

题目：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays/

想法：使用“unordered_set”来处理数组

代码：

C++版本：
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    unordered_set<int> s1(nums1.begin(), nums1.end());//不存在重复数据
    unordered_set<int> s2;
    for (auto it = nums2.begin(); it != nums2.end(); it++){
       if (s1.find(*it) != s1.end()) s2.insert(*it);
    }
    vector<int> result;
    result.assign(s2.begin(), s2.end());
    return result;
}

知识点

1、常见的三种哈希结构：https://programmercarl.com/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html#%E5%93%88%E5%B8%8C%E5%87%BD%E6%95%B0

2、 C++11哈希集合set与向量vector的互转：https://blog.csdn.net/SL_World/article/details/114664645

3、C++ STL 之 unordered_set 使用（包括unordersd_map）：https://blog.csdn.net/qq_32172673/article/details/85160180

官方解法：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays/solution/liang-ge-shu-zu-de-jiao-ji-by-leetcode-solution/

方法一：两个集合
计算两个数组的交集，直观的方法是遍历数组 nums1，对于其中的每个元素，遍历数组 nums2 判断该元素是否在数组 nums2 中，如果存在，则将该元素添加到返回值。假设数组 nums1 和 nums2 的长度分别是 m 和 n，则遍历数组 nums1 需要 O(m) 的时间，判断 nums1 中的每个元素是否在数组 nums2 中需要 O(n) 的时间，因此总时间复杂度是 O(mn)。

如果使用哈希集合存储元素，则可以在 O(1) 的时间内判断一个元素是否在集合中，从而降低时间复杂度。

首先使用两个集合分别存储两个数组中的元素，然后遍历较小的集合，判断其中的每个元素是否在另一个集合中，如果元素也在另一个集合中，则将该元素添加到返回值。该方法的时间复杂度可以降低到 O(m+n)。

C++版本：
vector<int> getIntersection(unordered_set<int>& set1, unordered_set<int>& set2) {
    if (set1.size() > set2.size()) {
        return getIntersection(set2, set1);
    }
    vector<int> intersection;
    for (auto& num : set1) {
        if (set2.count(num)) {//如果set2中有num，返回1；否则返回0；set1和set2都不含重复的元素
            intersection.push_back(num);
        }
    }
    return intersection;
}

vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    unordered_set<int> set1, set2;
    for (auto& num : nums1) {
        set1.insert(num);
    }
    for (auto& num : nums2) {
        set2.insert(num);
    }
    return getIntersection(set1, set2);
}

时间复杂度：O(m+n)，其中 m 和 n 分别是两个数组的长度。使用两个集合分别存储两个数组中的元素需要O(m+n) 的时间，遍历较小的集合并判断元素是否在另一个集合中需要 O(min(m,n)) 的时间，因此总时间复杂度是 O(m+n)。

空间复杂度：O(m+n)，其中 m 和 n 分别是两个数组的长度。空间复杂度主要取决于两个集合。

方法二：排序 + 双指针
如果两个数组是有序的，则可以使用双指针的方法得到两个数组的交集。

首先对两个数组进行排序，然后使用两个指针遍历两个数组。可以预见的是加入答案的数组的元素一定是递增的，为了保证加入元素的唯一性，我们需要额外记录变量 pre 表示上一次加入答案数组的元素。

初始时，两个指针分别指向两个数组的头部。每次比较两个指针指向的两个数组中的数字，如果两个数字不相等，则将指向较小数字的指针右移一位，如果两个数字相等，且该数字不等于 pre ，将该数字添加到答案并更新 pre 变量，同时将两个指针都右移一位。当至少有一个指针超出数组范围时，遍历结束。

C++版本：
vector<int> intersection2(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    sort(nums1.begin(), nums1.end());
    sort(nums2.begin(), nums2.end());
    int length1 = nums1.size(), length2 = nums2.size();
    int index1 = 0, index2 = 0;
    vector<int> intersection;
    while (index1 < length1 && index2 < length2) {
        int num1 = nums1[index1], num2 = nums2[index2];
        if (num1 == num2) {
            // 保证加入元素的唯一性
            if (!intersection.size() || num1 != intersection.back()) {
                intersection.push_back(num1);
            }
            index1++;
            index2++;
        } else if (num1 < num2) {
            index1++;
        } else {
            index2++;
        }
    }
    return intersection;
}

时间复杂度：O(mlogm+nlogn)，其中 m 和 n 分别是两个数组的长度。对两个数组排序的时间复杂度分别是 O(mlogm) 和 O(nlogn)，双指针寻找交集元素的时间复杂度是 O(m+n)，因此总时间复杂度是 O(mlogm+nlogn)。

空间复杂度：O(logm+logn)，其中 m 和 n 分别是两个数组的长度。空间复杂度主要取决于排序使用的额外空间。

代码随想录：https://programmercarl.com/0349.%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E6%95%B0%E7%BB%84%E7%9A%84%E4%BA%A4%E9%9B%86.html#_349-%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E6%95%B0%E7%BB%84%E7%9A%84%E4%BA%A4%E9%9B%86

思路：

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。

那么用数组来做哈希表也是不错的选择，例如242. 有效的字母异位词(opens new window)

但是要注意，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：

C++版本：
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    unordered_set<int> result_set; // 存放结果
    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());
}

拓展：

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。