基于哈希表的数据结构优化PHP数组交集和并集的计算

利用哈希表可优化 PHP 数组交集和并集计算，将时间复杂度从 o(n * m) 降低到 o(n + m)，具体步骤如下：使用哈希表将第一个数组的元素映射到布尔值，以快速查找第二个数组中元素是否存在，提高交集计算效率。使用哈希表将第一个数组的元素标记为存在，然后逐个添加第二个数组的元素，忽略已存在的元素，提高并集计算效率。

基于哈希表的 PHP 数组交集和并集计算优化

前言

在 php 中处理数组交集和并集是常见操作，尤其是在涉及大量数据时。为了优化这些计算，我们可以利用哈希表来大大提高效率。

哈希表

哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。哈希表的一个关键特性是它可以非常高效地查找和插入元素。

使用哈希表优化数组交集计算

考虑以下代码，它计算两个数组的交集：

function intersect($arr1, $arr2) {
  $result = [];

  foreach ($arr1 as $value) {
    if (in_array($value, $arr2)) {
      $result[] = $value;
    }
  }

  return $result;
}

此代码的时间复杂度为 O(n * m)，其中 n 和 m 分别是 arr1 和 arr2 的长度。我们可以使用哈希表将 arr1 的元素映射到一个布尔值，指示元素是否存在于 arr1 中。然后，我们可以遍历 arr2，并使用哈希表中对应键的值快速查找 arr1 中是否存在元素。

function intersect_hash($arr1, $arr2) {
  $lookup = [];

  foreach ($arr1 as $value) {
    $lookup[$value] = true;
  }

  $result = [];

  foreach ($arr2 as $value) {
    if (isset($lookup[$value])) {
      $result[] = $value;
    }
  }

  return $result;
}

此代码的时间复杂度为 O(n + m)，因为它只遍历每个数组一次。

使用哈希表优化数组并集计算

对于数组并集计算，我们也可以使用哈希表。首先，我们将第一个数组中的元素映射到哈希表中。然后，我们将第二个数组中的每个元素添加到哈希表中，如果该元素已存在，则忽略它。

function uNIOn($arr1, $arr2) {
  $lookup = [];

  foreach ($arr1 as $value) {
    $lookup[$value] = true;
  }

  foreach ($arr2 as $value) {
    $lookup[$value] = true;
  }

  $result = array_keys($lookup);

  return $result;
}

此代码的时间复杂度为 O(n + m)，因为它只遍历每个数组一次。

实战案例

假设我们有两个长度分别为 100,000 和 50,000 的数组。使用原始实现和哈希表优化后的实现分别计算交集和并集所需的平均时间如下：

如我们所见，哈希表优化的实现显着提高了交集和并集计算的效率。

以上就是基于哈希表的数据结构优化PHP数组交集和并集的计算的详细内容，更多请关注编程网其它相关文章！