Python 解LeetCode：Intersection of Two Arrays

        最近，在用解決LeetCode問題的時候，作了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，因而寫出了以下代碼：

 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；打開結果一看，EXM？才擊敗了15%？這是O(n*2)的複雜度啊！哪裏有問題呢？再一看，問題就出在i in nums2這個語句中了，在Python中，List的in操做的時間複雜度是O(n)，也就是實現的算法複雜度果真是O(n2)了。看來只是單純的看表面的循環的複雜度是不行的，仍是要了解一些內部的實現。等等，這是兩個列表的交集操做啊，集合纔是完美的實現，python自帶了集合類型set。嗯，就用集合了，又寫了以下代碼：

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%，果真快了好多，代碼還更加Pythonic了。對於Python的各類數據類型的時間複雜度，能夠看這裏。寫代碼的過程當中，要充分了解Python的內部實現，才能運行的更快啊！

    而後又看到了350. Intersection of Two Arrays II，此次的結果是兩個數組的交集，可是能夠有重複元素了，要運行O(n)的話，此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，因而寫了：

 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 1
12         for n in nums2:
13             if tmp_dict.get(n) > 0:
14                 ret.append(n)
15                 tmp_dict[n] -= 1
16         return ret

    提交運行，果真，擊敗了90%。結果不錯，可是我仍是想到用Python的Countrs了，這樣會不會更快呢？點擊打開討論區，果真看到有這樣用的：

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的人來講，也更好理解了，不過運行效率也沒有提高。至於哪一種方式好，就是另一個問題了。