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2024年4月12日发(作者：access怎么下载数据)
判断两个数组是否有交集
你是否曾经碰到过需要判断两个数组是否有交集？也许你会想，
我只要比较两个数组里的数据，看看是否有重复即可判断。但实际上，
当数据量过大时，直接比较的方式效率不高。因此，今天，我们就来
讨论如何判断两个数组是否有交集。
首先，让我们来看一下什么叫做“交集”。交集指的是两个数组
共同拥有的元素。比如，如果两个数组分别是[1,2,3]和[2,4,6]，它
们的交集就是[2]。
那么，判断两个数组是否有交集，有什么方法可以更优雅地实现
呢？根据经验，比较有效的方法就是将两个数组都排序，然后从头到
尾依次比较两个数组中的元素是否相等，并根据比较结果进行判断。
在实现之前，让我们来考虑一下排序的算法复杂度。一般来说，
排序的复杂度为O(nlogn)，其中n是要排序的数组的元素个数。比
较的复杂度则可以认为是O(n)，其中n是两个数组所有元素的总个
数（即两个数组长度之和）。因此，该方法的总体复杂度为O(nlogn)。
接下来，我们就可以考虑如何实现该算法。首先，我们需要实现
一个排序算法。这里，我们可以使用冒泡排序法或快速排序法，它们
的复杂度分别为O(n^2)和O(nlogn)。在实际应用中，我们推荐使用
快速排序法，因为它的复杂度更低。
排序之后，我们就可以从头到尾比较两个数组中的元素，看看是
否有重复的元素来逐渐判断交集是否存在。比较的步骤如下：
（1）首先比较两个数组的第一个元素。
- 1 -
（2）如果元素不相同，就移动数组中较小的元素。
（3）如果元素相同，则说明两个数组中有交集，可以将这个元
素放入交集数组中。
（4）重复以上步骤，直到比较完毕。
最后，我们可以给出一个用C语言实现的示例：
#include
#include
void bubble_sort(int *array, int len) {
int temp;
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
for (int j = 0; j < len - i - 1; j++) {
if (array[j] > array[j+1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j+1];
array[j+1] = temp;
}
}
}
}
//返回交集
int *find_intersection(int *array1, int *array2, int len1,
int len2) {
- 2 -
int *intersection = (int *) malloc(sizeof(int) * len1);
int count = 0;
int i = 0, j = 0;
bubble_sort(array1, len1);
bubble_sort(array2, len2);
while (i < len1 && j < len2) {
if (array1[i] < array2[j]) {
i++;
} else if (array2[j] < array1[i]) {
j++;
} else {
intersection[count++] = array1[i];
i++;
j++;
}
}
return intersection;
}
int main() {
int array1[] = {2, 3, 4, 5, 6};
int len1 = sizeof(array1) / sizeof(int);
int array2[] = {3, 4, 7, 8, 9};
- 3 -
int len2 = sizeof(array2) / sizeof(int);
int *intersection = find_intersection(array1, array2,
len1, len2);
int len3 = sizeof(intersection) / sizeof(int);
printf(array1: );
for (int i = 0; i < len1; i++) {
printf(%d array1[i]);
}
printf(
array2: );
for (int i = 0; i < len2; i++) {
printf(%d array2[i]);
}
printf(
intersection: );
for (int i = 0; i < len3; i++) {
printf(%d intersection[i]);
}
printf(
free(intersection);
return 0;
}
- 4 -
以上就是如何判断两个数组是否有交集的步骤。实际应用中，请
根据需求选择合适的方法，以满足数据处理的性能要求。
总之，判断两个数组是否有交集可以通过排序+比较的方式实现，
复杂度为O(nlogn)。实现起来也很容易，在实际应用中可以根据需
求选择恰当的排序算法和比较方式。
- 5 -
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