題目:給定兩個數組,寫一個函數來計算它們的交集。
範例1:
輸入: nums1 = [1,2,2,1],nums2 = [2,2]
輸出: [2]
範例2:
輸入: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
輸出: [9,4]
說明:
輸出結果中的每個元素一定是唯一的。
我們可以不考慮輸出結果的順序。
解法一:迭代一個數組
思路分析:
迭代一個數組,判斷是否存在另外一個數組
PHP程式碼實作:
/** * @param Integer[] $nums1 * @param Integer[] $nums2 * @return Integer[] */ function intersection($nums1, $nums2) { $res = []; for($i=0;$i<count($nums1);$i++){ if(in_array($nums1[$i],$nums2)){ $res[] = $nums1[$i]; } } return array_unique($res); }
使用:
$nums2 = [2,4,6,7,8,99]; $nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99]; var_dump(intersection($nums1, $nums2));
複雜度分析:
時間複雜度:O(mn)
解二:內置陣列函數
想法分析:
使用array_intersect()函數進行取數組的交集,然後再使用array_unique()去重
#PHP 程式碼實作:
/** * @param Integer[] $nums1 * @param Integer[] $nums2 * @return Integer[] */ function intersection($nums1, $nums2) { return array_unique(array_intersect($nums1,$nums2)); }
使用:
$nums2 = [2,4,6,7,8,99]; $nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99]; var_dump(intersection($nums1, $nums2));
解法三:暴力解法
想法分析:
先把兩個數字組合併為一個陣列,再兩次循環遍歷查找
PHP 程式碼實作:
/** * @param Integer[] $nums1 * @param Integer[] $nums2 * @return Integer[] */ function intersection($nums1, $nums2) { $new_arr = array_merge(array_unique($nums1),array_unique($nums2)); $res = []; for($i=0;$i<count($new_arr);$i++){ for($j=$i+1;$j<count($new_arr);$j++){ if($new_arr[$i] == $new_arr[$j]){ $res[] = $new_arr[$i]; } } } return array_unique($res); }
使用:
$nums2 = [2,4,6,7,8,99]; $nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99]; var_dump(intersection($nums1, $nums2));
複雜度分析:
#時間複雜度:O(n ^2)
解法四:雙指標
思路分析:
先把兩個陣列排序,透過雙指標往前推來進行找出
PHP 程式碼實作:
/** * @param Integer[] $nums1 * @param Integer[] $nums2 * @return Integer[] */ function intersection($nums1, $nums2) { sort($nums1); sort($nums2); $i = $j = 0; $res = []; while($i < count($nums1) && $j < count($nums2)){ if($nums1[$i] == $nums2[$j]){ $res[] = $nums1[$i]; $i++; $j++; }elseif($nums1[$i] < $nums2[$j]){ $i++; }elseif($nums1[$i] > $nums2[$j]){ $j++; } } return array_unique($res); }
使用:
$nums2 = [2,4,6,7,8,99]; $nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99]; var_dump(intersection($nums1, $nums2));
複雜度分析:
時間複雜度:O(nlogn)
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