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0350. 两个数组的交集 II【简单】

0350. 两个数组的交集 II【简单】 ​

1. 📝 题目描述 ​

给你两个整数数组 nums1 和 nums2，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。

示例 1：

txt
输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
输出：[2,2]

示例 2：

txt
输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出：[4,9]

提示：

  • 1 <= nums1.length, nums2.length <= 1000
  • 0 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000

进阶：

  • 如果给定的数组已经排好序呢？你将如何优化你的算法？
  • 如果 nums1 的大小比 nums2 小，哪种方法更优？
  • 如果 nums2 的元素存储在磁盘上，内存是有限的，并且你不能一次加载所有的元素到内存中，你该怎么办？

2. 🎯 s.1 - 哈希表统计法（推荐） ​

js
/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number[]} nums2
 * @return {number[]}
 */
var intersect = function (nums1, nums2) {
  // 优化：让较小的数组构建哈希表
  if (nums1.length > nums2.length) {
    return intersect(nums2, nums1)
  }

  // 使用哈希表统计 nums1 中每个元素的出现次数
  const map = new Map()
  for (const num of nums1) {
    map.set(num, (map.get(num) || 0) + 1)
  }

  const result = []

  // 遍历 nums2，查找交集
  for (const num of nums2) {
    if (map.has(num) && map.get(num) > 0) {
      result.push(num)
      map.set(num, map.get(num) - 1) // 减少计数
    }
  }

  return result
}
  • 时间复杂度：O(m+n)，其中 m 和 n 分别是两个数组的长度
  • 空间复杂度：O(min(m,n))，哈希表最多存储较小数组的元素

3. 🎯 s.2 - 排序 + 双指针 ​

js
/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number[]} nums2
 * @return {number[]}
 */
var intersect = function (nums1, nums2) {
  // 先对两个数组排序
  nums1.sort((a, b) => a - b)
  nums2.sort((a, b) => a - b)

  const result = []
  let i = 0,
    j = 0

  // 使用双指针查找交集
  while (i < nums1.length && j < nums2.length) {
    if (nums1[i] < nums2[j]) {
      i++
    } else if (nums1[i] > nums2[j]) {
      j++
    } else {
      // 找到交集元素
      result.push(nums1[i])
      i++
      j++
    }
  }

  return result
}
  • 时间复杂度：O(mlog⁡m+nlog⁡n)，主要是排序的时间复杂度
  • 空间复杂度：O(1)，不考虑输出数组

4. 🎯 s.3 - 使用内置方法（简洁但效率较低） ​

js
/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number[]} nums2
 * @return {number[]}
 */
var intersect = function (nums1, nums2) {
  const result = []

  for (const num of nums1) {
    const index = nums2.indexOf(num)
    if (index !== -1) {
      result.push(num)
      nums2.splice(index, 1) // 移除已匹配的元素
    }
  }

  return result
}
  • 时间复杂度：O(m∗n)，最坏情况下需要多次查找和删除
  • 空间复杂度：O(1)，不考虑输出数组

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