第67期-基础数据结构：哈希表 两个数组的交集

Python是一门需要不断实践练习的编程语言，本文档将AI大学堂学员交流群的Python每周练习进行汇总，希望各位小伙伴能够多进行实践练习，逐渐爱上这门神奇的编程语言，掌握它并在生活中能够使用它。

1 问题描述

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: [2,2]

示例 2:

输入: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出: [4,9]

示例 3:

输入: nums1 = [1,2], nums2 = [1,1]
输出: [1]

示例 4:

输入: nums1 = [1,3,8,9,3], nums2 = [1,0]
输出: [1]

初始代码

from typing import List
class Solution:
    def intersect(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        #在此之间填写代码

print(Solution().intersect([1,2,2,1],[2,2]))
print(Solution().intersect([4,9,5],[9,4,9,8,4]))
print(Solution().intersect([1,2],[1,1]))
print(Solution().intersect([1,3,8,9,3],[1,0]))

2 解题思路

• 标签：哈希表
• 将第一个数组中的每个数字都放进哈希表中，记录他们出现的次数
• 便利第二个数组中的元素，若出现在哈希表中，则放进结果列表中，并记录哈希表中出现次数减一

3 解题方法

from typing import List
class Solution:
    def intersect(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        a,b={},[]
        for i in nums1:
            a[i]=a.get(i,0)+1
        for i in nums2:
            if a.get(i,0)>0:
                b.append(i)
                a[i]=a.get(i)-1
        return b

print(Solution().intersect([1,2,2,1],[2,2]))
print(Solution().intersect([4,9,5],[9,4,9,8,4]))
print(Solution().intersect([1,2],[1,1]))
print(Solution().intersect([1,3,8,9,3],[1,0]))

第1-3，13-16行： 题目中已经给出的信息，运行代码时要根据这些代码进行编辑
第4行： 定义字典a用于存放数字中的数字以及其出现的次数，定义列表b用于存放重复元素
第5行： 使用for循环遍历第一个数组中的每一个数字
第6行： 若哈希表中有i，则获取i对应的值并加一，表示出现的次数多一次，若没有i，则赋值a[i]为0+1
第7行： 使用for循环遍历第二个数组中的每一个数字
第8行： 判断第二个数组中的数字在哈希表中是否存放且出现次数大于0
第9行： 若是，则将该元素存放于列表b中
第10行： 将哈希表中i对应的次数减一
第9行： 返回函数列表b

代码运行结果为：

数据结构讲解

这里用到了基础数据结构：哈希表，简单讲解下这个结构：
哈希表
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构
它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

哈希表使用方法

1.直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）。若其中H(key）中已经有值了，就往下一个找，直到H(key）中没有值了，就放进去。

2. 数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。

3. 平方取中法：当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。

4. 折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐，然后相加；间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。

5. 随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，即H(key)=random(key)其中random为随机函数,通常用于关键字长度不等的场合。

6. 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。

4 视频解析

高清视频讲解，请查看AI大学堂Python基础实战100例 (opens new window)
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