LeetCode第349题_两个数组的交集

发布于:2025-07-28 ⋅ 阅读:(12) ⋅ 点赞:(0)

LeetCode 第349题:两个数组的交集

📖 文章摘要

本文详细解析LeetCode第349题"两个数组的交集",这是一道哈希表应用的经典问题。文章提供了基于哈希集合和数组的两种解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的思路分析和性能对比。适合正在学习哈希表和集合操作的程序员。

核心知识点: 哈希集合、数组哈希、集合操作
难度等级: 简单
推荐人群: 数据结构初学者、算法面试备考者

题目描述

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

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

解题思路

本题可以使用两种主要解法:

  1. 哈希集合法

    • 使用HashSet存储nums1中的元素
    • 遍历nums2,查找在HashSet中存在的元素
    • 将找到的元素加入结果集合
  2. 数组标记法

    • 由于数值范围已知(0-1000),可以使用数组作为哈希表
    • 使用布尔数组记录nums1中出现的数字
    • 遍历nums2,找出在nums1中出现过的数字

图解思路

哈希集合法流程分析

步骤 操作 数据状态 说明
初始状态 - nums1=[1,2,2,1], nums2=[2,2] 原始输入
第一步 创建HashSet set={1,2} 对nums1去重
第二步 遍历nums2 result={2} 找到交集元素

数组标记法状态分析

情况 标记数组 结果数组 说明
初始状态 [0,0,0,…] [] 全部初始化为0
处理nums1后 [0,1,1,0,…] [] 标记nums1中的数字
处理nums2后 [0,1,1,0,…] [2] 收集交集元素

代码实现

C# 实现

public class Solution {
    public int[] Intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        HashSet<int> set = new HashSet<int>(nums1);
        HashSet<int> resultSet = new HashSet<int>();
        
        foreach (int num in nums2) {
            if (set.Contains(num)) {
                resultSet.Add(num);
            }
        }
        
        return resultSet.ToArray();
    }
}

Python 实现

class Solution:
    def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        return list(set(nums1) & set(nums2))

C++ 实现

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        unordered_set<int> result_set;
        unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end());
        for (int num : nums2) {
            if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) {
                result_set.insert(num);
            }
        }
        return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());
    }
};

执行结果

C# 实现

  • 执行用时:140 ms
  • 内存消耗:41.8 MB

Python 实现

  • 执行用时:36 ms
  • 内存消耗:15.1 MB

C++ 实现

  • 执行用时:4 ms
  • 内存消耗:10.2 MB

性能对比

语言 执行用时 内存消耗 特点
C# 140 ms 41.8 MB 代码简洁,但性能较差
Python 36 ms 15.1 MB 语法简单,性能中等
C++ 4 ms 10.2 MB 性能最优,内存占用小

代码亮点

  1. 🎯 利用集合特性自动去重
  2. 💡 使用语言内置的集合操作简化代码
  3. 🔍 空间换时间,提高查找效率
  4. 🎨 代码结构清晰,易于理解

常见错误分析

  1. 🚫 忘记处理重复元素
  2. 🚫 未考虑数组为空的情况
  3. 🚫 使用List导致重复元素
  4. 🚫 手动实现去重降低效率

解法对比

解法 时间复杂度 空间复杂度 优点 缺点
哈希集合法 O(n+m) O(n) 实现简单,通用性强 需要额外空间
数组标记法 O(n+m) O(1) 空间复杂度低 受数值范围限制

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