easy/array 350 성공

easy/array/350.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+# Intersection of Two Arrays II
+
+class Solution:
+    def intersect(self, nums1: list[int], nums2: list[int]) -> list[int]:
+        result = []
+        nums1.sort()
+        nums2.sort()
+        p1, p2 = 0, 0
+        while p1 < len(nums1) and p2 < len(nums2):
+            if nums1[p1] == nums2[p2]:
+                result.append(nums1[p1])
+                p1 += 1
+                p2 += 1
+            elif nums1[p1] < nums2[p2]:
+                p1 += 1
+            else:
+                p2 += 1
+            
+        return result
+
+## set을 활용한 풀이
+
+from collections import Counter
+
+class Solution:
+    def intersect(self, nums1: list[int], nums2: list[int]) -> list[int]:
+        result = []
+        c_nums1 = Counter(nums1)
+        for num in nums2:
+            if c_nums1.get(num, 0):
+                result.append(num)
+                c_nums1[num] -= 1
+        return result
+
+"""
+걸린 시간: 16분
+
+시간 복잡도: len(nums1) = n, len(nums2) = m일때 두 리스트를 정렬하고 전체 요소를 확인하기 때문에 O(nlogn + mlogm)이다.
+
+해설: 정렬한 뒤 각 리스트마다 포인터를 두고, 같으면 result로 넣고, 다르다면 작은 것에서 한칸 앞으로 옮기는 아이디어를 활용했다.
+set, dict으로 했을 때는 중복이 사라지기 때문에 이렇게 진행했었는데, 더 나은 풀이로 counter를 쓰면 된다.
+Counter하면 그 길이만큼 시간복잡도이고, 나머지 리스트의 전체 요소를 보며 dict 요소 접근을 하기 때문에 이것도 길이만큼이다.
+따라서 전체 시간복잡도는 O(n+m)이 된다.
+
+"""