给定两个数组，写一个方法来计算它们的交集。
例如:
给定 nums1 = [1, 2, 2, 1], nums2 = [2, 2], 返回 [2, 2].
注意：
- 输出结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中出现的次数一致。
- 我们可以不考虑输出结果的顺序。
跟进:
- 如果给定的数组已经排好序呢？你将如何优化你的算法？
- 如果 nums1 的大小比 nums2 小很多，哪种方法更优？
- 如果nums2的元素存储在磁盘上，内存是有限的，你不能一次加载所有的元素到内存中，你该怎么办？
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1. 如果考虑就地处理且不进行预处理的的话思路有限，一开始暴力算法也写得磕磕绊绊，下面是未完成debug的代码：
1 class Solution(object): 2 def intersect(self, nums1, nums2): 3 """ 4 :type nums1: List[int] 5 :type nums2: List[int] 6 :rtype: List[int] 7 """ 8 alen1 = len(nums1) 9 alen2 = len(nums2) 10 res = [] 11 12 i = j = 0 13 while i < alen1: 14 j = 0 15 while j < alen2: 16 if nums1[i] == nums2[j]: 17 res.append(nums1[i]) 18 alen1 -= 1 19 alen2 -= 1 20 if alen1 < 1 or alen2 < 1: 21 return res 22 23 if i < alen1: 24 nums1[i] = nums1[alen1] 25 i -= 1 26 if j < alen2: 27 nums2[j] = nums2[alen2] 28 29 j += 1 30 i += 1 31 32 return res
2. 这种情况下要提醒自己此路不通另寻他途，因为算法设计本身并不是一个专精于技巧的事情，要以解决问题为目的，而评价标准也无外乎时空复杂度和算法的简洁性，易理解的特性，鲁棒性等，思考方式要依循数据结构的特点和常用的解决问题的模式/工具/思路方法。这里是否可以使用额外的辅助存储空间解决？
3. 预处理的办法就比较简单了：
AC代码：
1 class Solution(object): 2 def intersect(self, nums1, nums2): 3 """ 4 :type nums1: List[int] 5 :type nums2: List[int] 6 :rtype: List[int] 7 """ 8 nums1.sort() 9 nums2.sort() 10 11 alen1 = len(nums1) 12 alen2 = len(nums2) 13 14 res = [] 15 if alen1 == 0 or alen2 ==0: 16 return res 17 18 i = j = 0 19 while i < alen1 and j < alen2: 20 if nums1[i] == nums2[j]: 21 res.append(nums1[i]) 22 i += 1 23 j += 1 24 elif nums1[i] < nums2[j]: 25 i += 1 26 elif nums1[i] > nums2[j]: 27 j += 1 28 return res
4. 一个新元素的引进：哈希。本质上还是引入了一个额外的辅助存储空间，而这个辅助存储空间是一个特殊的数据结构，具有可以随机访问多个同键值元素的特性