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如果两个数组(长度分别为“k”和“l”)已经排序,则可以在 O(n) 中执行此操作。您可以通过合并两个数组(当然,不是在内存中,只是在算法上)来做到这一点,就像在合并排序和 k+l 比较中一样。
如果两个数组都没有排序,你可以在 O(n log n) 中进行(例如,使用上面提到的合并排序)进行 O(n²) 比较,因为你可以在 O 中用蛮力完成你的任务(n²) 已经,在这里对数组进行排序是多余的。
但并非所有集合都是完全未排序的,尤其是当它们很大的时候。如果我们以快速排序为例,您可以预期平均 O(n log n) 与 O(n log n) 比较。但请注意,当集合已经排序时,快速排序的最坏情况是 O(n²)!
如果您的数组已排序且不包含重复项,这是一种非常简单的方法:
获取较小数组的各个条目并在较大数组中对它们进行二进制搜索 -> O(n log n) (二进制搜索是 O(log n) 并且您执行 n 次)。如果保证不包含重复项,则甚至不必对较小的数组进行排序。
总结:你可以比 O(n²) 更快地做到这一点。这取决于输入“更快”的实际速度有多快,但在最佳情况下您可以将其降低到 O(n)(加上一个小常数),平均为 O(n log n)。
'use strict'
var primesieve;
var buffer;
var primelimit;
function clear(where) {
primesieve[where >>> 5] &= ~((1 << (31 - (where & 31))));
}
function get(where) {
return ((primesieve[where >>> 5] >>> ((31 - (where & 31)))) &
1);
}
function nextset(from) {
while (from < primelimit && !get(from)) {
from++;
}
if (from === primelimit && !get(from)) {
return - 1;
}
return from;
}
function fillsieve(n) {
var k,
r,
j;
n = n + 1;
primelimit = n - 1;
k = Math.ceil(n / 32);
if (typeof ArrayBuffer !== 'function') {
buffer = new ArrayBuffer(k * 4);
} else {
buffer = k;
}
primesieve = new Uint32Array(buffer);
while (k--) {
primesieve[k] = 0xffffffff;
}
clear(0);
clear(1);
for (k = 4; k < n; k += 2) {
clear(k);
}
r = Math.floor(Math.sqrt(n));
k = 0;
while (k < n) {
k = nextset(k + 1);
if (k > r || k < 0) {
break;
}
for (j = k * k; j < n; j += 2 * k) {
clear(j);
}
}
}
function approx_limit(prime_pi) {
if (prime_pi < 10) {
return 30;
}
// see first term of expansion of li(x)-li(2)
return Math.ceil(prime_pi * (Math.log(prime_pi * Math.log(prime_pi))));
}
function primes(prime) {
var ret,
k,
count,
i;
ret = [];
k = 0;
i = 0;
count = prime;
while (count--) {
k = nextset(k + 1);
if (k > primelimit || k < 0) {
break;
}
ret[i++] = k;
}
return ret;
}
// very simple binary search
Array.prototype.bsearch = function(needle) {
var mid, lo = 0;
var hi = this.length - 1;
while (lo <= hi) {
mid = Math.floor((lo + hi) / 2);
if (this[mid] > needle) {
hi = mid - 1;
} else if (this[mid] < needle) {
lo = mid + 1;
} else {
return this[mid];
}
}
// assumes no entry "-1", of course
return -1;
};
var limit = 10 * 1000;
var a, b, b_sorted, u;
var a_length, b_length, u_length;
fillsieve(approx_limit(limit));
// the first array is filled with primes, sorted and unique
a = primes(limit);
// the second array gets filled with an unsorted amount of
// integers between the limits 0 (zero) and "limit".
b = [];
for(var i = 0;i < limit;i++){
b[i] = Math.floor( Math.random() * (limit + 1));
}
a_length = a.length;
b_length = b.length;
console.log("Length of array a: " + a_length);
console.log("Length of array b: " + b_length);
var start, stop;
u = [];
// Brute-force
start = performance.now();
for(var i = 0; i < a_length; i++){
for(var j = 0; j< b_length; j++){
if(a[i] == b[j] && a[i] != u[u.length - 1]){
u.push(a[i]);
}
}
}
stop = performance.now();
console.log("Brute force = " + (stop - start));
console.log("u-length = " + u.length);
console.log(u.join(","));
u = [];
b_sorted = [];
// work on copy
for(var i = 0; i < b_length; i++) b_sorted[i] = b[i];
var entry;
// Sort the unsorted array first, than do a binary search
start = performance.now();
// ECMA-script's arrays sort() function sorts lexically
b_sorted.sort(function(a,b){return a - b;});
for(var i = 0; i < a_length; i++){
entry = b_sorted.bsearch(a[i])
if( entry != -1 && entry != u[u.length - 1]){
u.push(entry);
}
}
stop = performance.now();
console.log("Binary search = " + (stop - start));
console.log("u-length = " + u.length);
console.log(u.join(","));
这在我的小型 AMD A8-6600K 上使用蛮力算法大约需要 56 秒,使用二分搜索大约需要 40 毫秒(是的,milli秒!),这个数字甚至包括数组的排序。