Python 解LeetCode：Intersection of Two Arrays

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        最近，在用解決LeetCode問題的時候，做了349: Intersection of Two Arrays這個問題，就是求兩個列表的交集。我這種弱雞，第一種想法是把問題解決，而不是分析複雜度，於是寫出了如下代碼：

 1 class Solution(object): 2     def intersection(self, nums1, nums2): 3         """ 4         :type nums1: List[int] 5         :type nums2: List[int] 6         :rtype: List[int] 7         """ 8         ret = [] 9         for i in nums1:10             if i in nums2 and not i in ret:11                 ret.append(i)12         return ret

      打眼一看，嗯，挺好，時間負責度是O(n)，點擊提交，AC；開啟結果一看，EXM？才擊敗了15%？這是O(n*2)的複雜度啊！哪裡有問題呢？再一看，問題就出在i in nums2這個語句中了，在Python中，List的in操作的時間複雜度是O(n)，也就是實現的演算法複雜度果然是O(n2)了。看來只是單純的看錶面的迴圈的複雜度是不行的，還是要瞭解一些內部的實現。等等，這是兩個列表的交集操作啊，集合才是完美的實現，python內建了集合類型set。嗯，就用集合了，又寫了如下代碼：

1 class Solution(object):2     def intersection(self, nums1, nums2):3         """4         :type nums1: List[int]5         :type nums2: List[int]6         :rtype: List[int]7         """8         return list(set(nums1).intersection(set(nums2)))

      提交，AC，查看結果，beat 80%，果然快了好多，代碼還更加Pythonic了。對於Python的各種資料類型的時間複雜度，可以看這裡。寫代碼的過程中，要充分瞭解Python的內部實現，才能啟動並執行更快啊！

    然後又看到了350. Intersection of Two Arrays II，這次的結果是兩個數組的交集，但是可以有重複元素了，要運行O(n)的話，這次直接想到了用空間換時間，無非是使用hash了，Python的字典就是hash實現的，於是寫了：

 1 class Solution(object): 2     def intersect(self, nums1, nums2): 3         """ 4         :type nums1: List[int] 5         :type nums2: List[int] 6         :rtype: List[int] 7         """ 8         tmp_dict = dict() 9         ret = []10         for i in nums1:11             tmp_dict[i] = tmp_dict[i] + 1 if tmp_dict.get(i) else 112         for n in nums2:13             if tmp_dict.get(n) > 0:14                 ret.append(n)15                 tmp_dict[n] -= 116         return ret

    提交運行，果然，擊敗了90%。結果不錯，但是我還是想到用Python的Countrs了，這樣會不會更快呢？點擊開啟討論區，果然看到有這樣用的：

1 class Solution(object):2     def intersect(self, nums1, nums2):3         """4         :type nums1: List[int]5         :type nums2: List[int]6         :rtype: List[int]7         """8         a, b = map(collections.Counter, (nums1, nums2))9         return list((a & b).elements())

    代碼更短了，對於熟悉Counters的人來說，也更好理解了，不過運行效率也沒有提升。至於哪種方式好，就是另外一個問題了。

Python 解LeetCode：Intersection of Two Arrays