概述php求两数组交集的三种方法详解
题目: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]
示例 2:
输入: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出: [9,4]
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。
解法一:迭代一个数组
思路分析:
迭代一个数组,判断是否存在另外一个数组
PHP 代码实现:
/** * @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));
复杂度分析:
时间复杂度:O(mn)
解法二:内置数组函数
思路分析:
使用array_intersect()函数进行取数组的交集,然后再使用array_unique()去重
PHP 代码实现:
/** * @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
思路分析:
先把两个数组合并为一个数组,再两次循环遍历查找
PHP 代码实现:
/** * @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));
复杂度分析:
时间复杂度:O(n^2)
解法四:双指针
思路分析:
先把两个数组排序,通过双指针往前推来进行查找
PHP 代码实现:
/** * @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));
复杂度分析:
时间复杂度:O(nlogn)
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