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leetcode 1201 ~ 1250
找出两数组的不同

找出两数组的不同

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题目描述

代码结果

运行时间: 33 ms, 内存: 16.3 MB


/*
 * 思路:
 * 1. 使用Stream流操作来处理nums1和nums2。
 * 2. 将nums1和nums2转换为Set以去重,并过滤掉对方集合中的元素。
 * 3. 将过滤后的结果收集到List中。
 */

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class Solution {
    public List<List<Integer>> findDifference(int[] nums1, int[] nums2) {
        Set<Integer> set1 = Arrays.stream(nums1).boxed().collect(Collectors.toSet());
        Set<Integer> set2 = Arrays.stream(nums2).boxed().collect(Collectors.toSet());
        
        List<Integer> result1 = set1.stream()
                                    .filter(num -> !set2.contains(num))
                                    .collect(Collectors.toList());
        List<Integer> result2 = set2.stream()
                                    .filter(num -> !set1.contains(num))
                                    .collect(Collectors.toList());
        
        return Arrays.asList(result1, result2);
    }
}

解释

方法:

首先,将两个数组nums1和nums2转换成集合n1和n2,以去除重复元素并利用集合的高效查找特性。接着,创建一个双元素列表ans,用于存储最终结果。遍历集合n1中的每个元素,检查它是否不在集合n2中;如果是,则将该元素添加到ans[0]中。类似地,遍历集合n2中的每个元素,检查它是否不在集合n1中;如果是,则将该元素添加到ans[1]中。最后,返回列表ans作为结果。

时间复杂度:

O(m + n)

空间复杂度:

O(m + n)

代码细节讲解

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为什么选择使用集合而不是列表或字典来存储nums1和nums2中的元素?
使用集合而不是列表的主要原因是集合提供更高效的查找、插入和删除操作,这些操作的平均时间复杂度通常为O(1),而列表的相应操作则需要O(n)时间复杂度,特别是在查找和删除元素时。使用集合可以快速地检查一个元素是否存在于另一个集合中。虽然字典也提供相似的时间复杂度,但集合使用起来更直接且自然,因为它专为无序且唯一的元素集设计。此外,集合自动去除输入数组中的重复元素,简化了问题处理过程。
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在转换nums1和nums2为集合时,如果存在重复元素,这种去重操作对最终结果有何影响?
将nums1和nums2转换为集合时,自动去除数组中的重复元素,这对最终结果是必要的,因为题目要求找出两个数组独有的元素。如果不去除重复元素,那么在比较过程中可能会重复计算那些重复的元素,导致结果中同样包含重复的元素,违反了题目的要求。去重确保了每个元素只被计算一次,使得最终结果中每个数组的独有元素是唯一的。
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在集合操作中,元素的查找效率为何通常被认为是O(1),这背后的数据结构原理是什么?
集合内部通常实现为一个哈希表,这是一种数据结构,可以通过哈希函数将元素映射到哈希表中的一个位置(即一个桶),从而实现快速的数据访问。当我们向集合中添加一个元素或从集合中查询一个元素时,集合首先计算元素的哈希值,然后直接访问对应的桶。因为这个过程大部分时间不依赖于元素的总数,所以操作的时间复杂度平均为O(1)。然而,实际效率可能受到哈希函数质量和冲突处理策略的影响。
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如果nums1和nums2中的元素数量差异很大,这种算法的效率会有何变化?
如果nums1和nums2中的元素数量差异很大,算法的效率可能会受到一定的影响。具体来说,如果一个集合比另一个集合大很多,那么在进行元素是否存在的检查时,较大的集合可能需要更多的时间来完成遍历,尽管每次检查的平均复杂度仍然是O(1)。此外,如果一个数组非常大,它的转换过程(数组到集合)和空间占用都会相对较高。因此,虽然理论上每个查找操作都是O(1),实际的时间和空间效率可能会因为集合大小的极端差异而有所不同。

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