題目

給你兩個下標從 0 開始的整數數組 nums1 和 nums2 ，請你返回一個長度為 2 的列表 answer ，其中：
answer[0] 是 nums1 中所有 不 存在于 nums2 中的 不同 整數組成的列表。
answer[1] 是 nums2 中所有 不 存在于 nums1 中的 不同 整數組成的列表。
注意：列表中的整數可以按 任意 順序返回。

一、代碼實現

func findDifference(nums1 []int, nums2 []int) [][]int {// 構建集合去重set1 := make(map[int]bool)for _, num := range nums1 {set1[num] = true}set2 := make(map[int]bool)for _, num := range nums2 {set2[num] = true}// 找nums1獨有的元素diff1 := []int{}for num := range set1 {if !set2[num] {diff1 = append(diff1, num)}}// 找nums2獨有的元素diff2 := []int{}for num := range set2 {if !set1[num] {diff2 = append(diff2, num)}}return [][]int{diff1, diff2}
}

二、算法分析

1. 核心思路

   • 集合去重：通過哈希表自動過濾重復元素
   • 差集運算：利用集合特性快速判斷元素存在性，時間復雜度從暴力法的 O(n2) 優化為 O(n)

2. 關鍵步驟

   • 集合構建：遍歷兩個數組，將元素存入哈希表實現去重（時間復雜度 O(n+m)）
   • 差集計算：分別遍歷兩個集合，篩選出對方集合中不存在的元素
   • 結果收集：將篩選結果存入最終列表，順序無關

3. 復雜度

   指標	值	說明
   時間復雜度	O(n + m)	兩次遍歷數組 + 兩次遍歷集合
   空間復雜度	O(n + m)	存儲兩個哈希表

三、圖解示例

四、邊界條件與擴展

1. 特殊場景處理
   ? 全重疊數組：nums1 = [1,1], nums2 = [1] → 返回 [[], []]
   ? 空數組輸入：若 nums1 為空，則 answer[0] 為空列表
   ? 大數據量：哈希表法可處理 1e5 級別數據量

2. 多語言實現對比

   # Python實現（集合差集）
   def findDifference(nums1, nums2):set1, set2 = set(nums1), set(nums2)return [list(set1 - set2), list(set2 - set1)]
   

   // Java實現（流式處理）
   public List<List<Integer>> findDifference(int[] nums1, int[] nums2) {Set<Integer> set1 = Arrays.stream(nums1).boxed().collect(Collectors.toSet());Set<Integer> set2 = Arrays.stream(nums2).boxed().collect(Collectors.toSet());return Arrays.asList(set1.stream().filter(n -> !set2.contains(n)).collect(Collectors.toList()),set2.stream().filter(n -> !set1.contains(n)).collect(Collectors.toList()));
   }
   

3. 算法對比

   方法	時間復雜度	空間復雜度	適用場景
   集合差集法	O(n + m)	O(n + m)	大數據量、需高效處理
   暴力遍歷法	O(nm)	O(1)	教學演示
   排序+雙指針	O(n log n + m log m)	O(1)	內存受限場景

五、總結與擴展

• 數學本質：集合運算的差集操作（A - B 和 B - A）
• 工程優化：哈希表去重與存在性檢查的 O(1) 時間復雜度優勢
• 擴展應用：
  1. 多數組對比：擴展至 N 個數組的差異分析
  2. 流式處理：使用布隆過濾器處理超大數據流
  3. 數據同步：識別數據庫表之間的差異記錄