两个数组的交集 II --java

给定两个数组,编写一个函数来计算它们的交集。

示例 1:

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

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

说明:

输出结果中每个元素出现的次数,应与元素在两个数组中出现次数的最小值一致。
我们可以不考虑输出结果的顺序。
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 小很多,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?

作者:力扣 (LeetCode)
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第一种双指针:

class Solution {
    public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
        int len1 = nums1.length,len2 = nums2.length;
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();  //可变数组
        Arrays.sort(nums1); //排序s1和s2
        Arrays.sort(nums2);
        int left = 0,right = 0; //双指针
        while(left<len1 && right < len2){
            if(nums1[left] != nums2[right]){
                if(nums1[left] > nums2[right]){ //不同时比较元素较小的,让小的元素组指针+1
                    right++;
                }else{
                    left++;
                }
            }else{
                result.add(nums1[left]);    //相同的时候同时把指针向后移
                left++;
                right++;
            }
        }
        int index = 0;
        int[] res = new int[result.size()];
        for (int k = 0; k < result.size(); k++) {   //遍历可变数组把元素放入整形数组中
            res[index++] = result.get(k);
        }
        return res;
    }
}

第二种哈希表:

class Solution {
    public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
        HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); //哈希表
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();

        for(int i=0;i<nums1.length;i++){    //遍历s1,记录频率
            map.put(nums1[i],map.getOrDefault(nums1[i],0) + 1);
        } 

        for(int j=0;j<nums2.length;j++){    //遍历s2,判断s2元素跟s1元素相等时频率
            if(map.getOrDefault(nums2[j],0) > 0){
                result.add(nums2[j]);   
                map.put(nums2[j],map.getOrDefault(nums2[j],0) - 1);
            }
        }

        int index = 0;  //可变数组转化为整形数组
        int[] res = new int[result.size()];
        for(int k = 0;k<res.length;k++){
            res[k] = result.get(k);
        }
        return res;
    }
}
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