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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！
题意：给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。
说明： 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。
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
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++代码如下：
class Solution {
public:
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());
}
};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。
Java：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
class Solution {
public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
if (nums1 == null || nums1.length == 0 || nums2 == null || nums2.length == 0) {
return new int[0];
}
Set<Integer> set1 = new HashSet<>();
Set<Integer> resSet = new HashSet<>();
//遍历数组1
for (int i : nums1) {
set1.add(i);
}
//遍历数组2的过程中判断哈希表中是否存在该元素
for (int i : nums2) {
if (set1.contains(i)) {
resSet.add(i);
}
}
int[] resArr = new int[resSet.size()];
int index = 0;
//将结果几何转为数组
for (int i : resSet) {
resArr[index++] = i;
}
return resArr;
}
}Python3：
class Solution:
def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
return list(set(nums1) & set(nums2)) # 两个数组先变成集合，求交集后还原为数组Go：
func intersection(nums1 []int, nums2 []int) []int {
m := make(map[int]int)
for _, v := range nums1 {
m[v] = 1
}
var res []int
// 利用count>0，实现重复值只拿一次放入返回结果中
for _, v := range nums2 {
if count, ok := m[v]; ok && count > 0 {
res = append(res, v)
m[v]--
}
}
return res
}//优化版，利用set，减少count统计
func intersection(nums1 []int, nums2 []int) []int {
set:=make(map[int]struct{},0)
res:=make([]int,0)
for _,v:=range nums1{
if _,ok:=set[v];!ok{
set[v]=struct{}{}
}
}
for _,v:=range nums2{
//如果存在于上一个数组中，则加入结果集，并清空该set值
if _,ok:=set[v];ok{
res=append(res,v)
delete(set, v)
}
}
return res
}javaScript:
/**
* @param {number[]} nums1
* @param {number[]} nums2
* @return {number[]}
*/
var intersection = function(nums1, nums2) {
// 根据数组大小交换操作的数组
if(nums1.length < nums2.length) {
const _ = nums1;
nums1 = nums2;
nums2 = _;
}
const nums1Set = new Set(nums1);
const resSet = new Set();
// for(const n of nums2) {
// nums1Set.has(n) && resSet.add(n);
// }
// 循环 比 迭代器快
for(let i = nums2.length - 1; i >= 0; i--) {
nums1Set.has(nums2[i]) && resSet.add(nums2[i]);
}
return Array.from(resSet);
};Swift：
func intersection(_ nums1: [Int], _ nums2: [Int]) -> [Int] {
var set1 = Set<Int>()
var set2 = Set<Int>()
for num in nums1 {
set1.insert(num)
}
for num in nums2 {
if set1.contains(num) {
set2.insert(num)
}
}
return Array(set2)
}PHP:
class Solution {
/**
* @param Integer[] $nums1
* @param Integer[] $nums2
* @return Integer[]
*/
function intersection($nums1, $nums2) {
if (count($nums1) == 0 || count($nums2) == 0) {
return [];
}
$counts = [];
$res = [];
foreach ($nums1 as $num) {
$counts[$num] = 1;
}
foreach ($nums2 as $num) {
if (isset($counts[$num])) {
$res[] = $num;
}
unset($counts[$num]);
}
return $res;
}
}Rust:
use std::collections::HashSet;
impl Solution {
pub fn intersection(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> Vec<i32> {
let mut resultSet: HashSet<i32> = HashSet::with_capacity(1000);
let nums1Set: HashSet<i32> = nums1.into_iter().collect();
for num in nums2.iter() {
if nums1Set.contains(num) {
resultSet.insert(*num);
}
}
let ret: Vec<i32> = resultSet.into_iter().collect();
ret
}
}- 350.两个数组的交集 II
