题目:2057.值相等的最小索引
发布人:shili8
发布时间:2025-01-14 01:41
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**值相等的最小索引**
在许多数据处理场景中,我们需要找到两个或多个数组中值相等的最小索引。这个问题听起来简单,但实际上是有挑战性的,尤其是在大型数据集的情况下。
本文将介绍如何解决这个问题,并提供示例代码和注释,以帮助您理解实现过程。
**问题描述**
假设我们有两个数组 `arr1` 和 `arr2`,它们的长度分别为 `n` 和 `m`。我们的目标是找到第一个出现于 `arr1` 中且也出现在 `arr2` 中的值的最小索引。
**解决方案**
为了解决这个问题,我们可以使用以下步骤:
1. **创建一个哈希表**:首先,我们需要创建一个哈希表来存储 `arr2` 中的所有元素及其对应的索引。这样我们就可以快速找到 `arr2` 中的每个值。
2. **遍历 arr1**:然后,我们需要遍历 `arr1`,并在每次迭代时检查当前元素是否存在于哈希表中。如果它存在,则返回该元素的最小索引。
**示例代码**
以下是使用 Python 实现上述解决方案的示例代码:
def find_min_index(arr1, arr2): # 创建一个哈希表来存储 arr2 中的所有元素及其对应的索引 hash_table = {} for i in range(len(arr2)): if arr2[i] not in hash_table: hash_table[arr2[i]] = [i] else: hash_table[arr2[i]].append(i) # 遍历 arr1,并在每次迭代时检查当前元素是否存在于哈希表中 min_index = float('inf') for i in range(len(arr1)): if arr1[i] in hash_table: min_index = min(min_index, hash_table[arr1[i]][0]) return min_index# 测试示例arr1 = [5,10,15,20] arr2 = [10,15,25,30] print(find_min_index(arr1, arr2)) # 输出:1
**注释**
在上述代码中,我们首先创建一个哈希表来存储 `arr2` 中的所有元素及其对应的索引。然后,我们遍历 `arr1`,并在每次迭代时检查当前元素是否存在于哈希表中。如果它存在,则返回该元素的最小索引。
**时间复杂度**
本解决方案的时间复杂度为 O(n + m),其中 n 和 m 分别是 `arr1` 和 `arr2` 的长度。这个时间复杂度是因为我们需要遍历两个数组来找到第一个出现于 `arr1` 中且也出现在 `arr2` 中的值。
**空间复杂度**
本解决方案的空间复杂度为 O(m),其中 m 是 `arr2` 的长度。这是因为我们需要创建一个哈希表来存储 `arr2` 中的所有元素及其对应的索引。