php求两数组交集的三种方法详解
题目：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]
示例 2：
输入: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出: [9,4]
说明：
输出结果中的每个元素一定是唯一的。
我们可以不考虑输出结果的顺序。
解法一：迭代一个数组
思路分析：
迭代一个数组，判断是否存在另外一个数组
PHP 代码实现：
/**
* @param Integer[] $nums1
* @param Integer[] $nums2
* @return Integer[]
*/
function intersection($nums1, $nums2) {
$res = [];
for($i=0;$i<count($nums1);$i++){
if(in_array($nums1[$i],$nums2)){
$res[] = $nums1[$i];
}
}
return array_unique($res);
}使用：
$nums2 = [2,4,6,7,8,99];
$nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99];
var_dump(intersection($nums1, $nums2));
复杂度分析：
时间复杂度：O(mn)
解法二：内置数组函数
思路分析：
使用array_intersect()函数进行取数组的交集，然后再使用array_unique()去重
PHP 代码实现：
/**
* @param Integer[] $nums1
* @param Integer[] $nums2
* @return Integer[]
*/
function intersection($nums1, $nums2) {
return array_unique(array_intersect($nums1,$nums2));
}使用：
$nums2 = [2,4,6,7,8,99];
$nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99];
var_dump(intersection($nums1, $nums2));
解法三：暴力解法
思路分析：
先把两个数组合并为一个数组，再两次循环遍历查找
PHP 代码实现：
/**
* @param Integer[] $nums1
* @param Integer[] $nums2
* @return Integer[]
*/
function intersection($nums1, $nums2) {
$new_arr = array_merge(array_unique($nums1),array_unique($nums2));
$res = [];
for($i=0;$i<count($new_arr);$i++){
for($j=$i+1;$j<count($new_arr);$j++){
if($new_arr[$i] == $new_arr[$j]){
$res[] = $new_arr[$i];
}
}
}
return array_unique($res);
}使用：
$nums2 = [2,4,6,7,8,99];
$nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99];
var_dump(intersection($nums1, $nums2));
复杂度分析：
时间复杂度：O(n^2)
解法四：双指针
思路分析：
先把两个数组排序，通过双指针往前推来进行查找
PHP 代码实现：
/**
* @param Integer[] $nums1
* @param Integer[] $nums2
* @return Integer[]
*/
function intersection($nums1, $nums2) {
sort($nums1);
sort($nums2);
$i = $j = 0;
$res = [];
while($i < count($nums1) && $j < count($nums2)){
if($nums1[$i] == $nums2[$j]){
$res[] = $nums1[$i];
$i++;
$j++;
}elseif($nums1[$i] < $nums2[$j]){
$i++;
}elseif($nums1[$i] > $nums2[$j]){
$j++;
}
}
return array_unique($res);
}使用：
$nums2 = [2,4,6,7,8,99];
$nums1 = [1,2,5,9,9,66,89,90,99,99];
var_dump(intersection($nums1, $nums2));
复杂度分析：
时间复杂度：O(nlogn)
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