題目描述：
給定兩個數組，編寫一個函數來計算它們的交集。
示例 1:
輸入: nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
輸出: [2]
示例 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。
來源：力扣（LeetCode）
解題思路：
1、暴力破解-逐個迭代計算
時間複雜度O（n*m）
2、使用哈希表
1）哈希表實現的集合Set結構，它不允許集合出現重複的值
2）比較兩個數組的大小，最小的數組逐個檢查是否在最大的數組裏，一個元素是否在另一個數組裏的時間爲O（1）
這得益於集合的使用
//Java
class Solution {
public int[] set_intersection(HashSet<Integer> set1, HashSet<Integer> set2)
{
int [] output = new int[set1.size()];
int idx = 0;
for (Integer s : set1)//遍歷數據set1
if (set2.contains(s)) output[idx++] = s;//檢查set2裏是否包含set1，若包含則添加到新的數組裏
return Arrays.copyOf(output, idx);
}
public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2)
{
HashSet<Integer> set1 = new HashSet<Integer>();//創建哈希表Set1
for (Integer n : nums1) set1.add(n);
HashSet<Integer> set2 = new HashSet<Integer>();//創建哈希表Set2
for (Integer n : nums2) set2.add(n);
//執行數據的交集操作
if (set1.size() < set2.size()) return set_intersection(set1, set2);
else return set_intersection(set2, set1);
}
}
算法複雜度分析：
時間複雜度：O（n）
空間複雜度：O（n）
//python3
class Solution:
def set_intersection(self, set1, set2):
return [x for x in set1 if x in set2]
def intersection(self, nums1, nums2):
"""
:type nums1: List[int]
:type nums2: List[int]
:rtype: List[int]
"""
set1 = set(nums1)#集合1
set2 = set(nums2)#集合2
if len(set1) < len(set2):
return self.set_intersection(set1, set2)
else:
return self.set_intersection(set2, set1)