要解决这个问题，我们需要找到两个倒排链数组的交集，并按从大到小的顺序输出结果。我们可以使用双指针的方法来实现这个操作，因为两个数组都是按从小到大的顺序排列的。以下是详细的步骤和代码实现，以及学习心得。
步骤
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初始化指针：为两个数组
a和b分别初始化两个指针i和j，初始值都为0。 -
遍历数组：
- 当
a[i]和b[j]相等时，说明找到了一个共同的帖子ID，将其添加到结果数组中，并移动两个指针。 - 当
a[i]小于b[j]时，说明a[i]不可能在b的剩余部分找到匹配，因此移动i指针。 - 当
a[i]大于b[j]时，同理，移动j指针。
- 当
-
输出结果：将结果数组按从大到小的顺序排序并返回。
代码实现
python复制代码
def find_common_posts(a, b):
# 初始化指针
i, j = 0, 0
# 初始化结果数组
common_posts = []
# 遍历两个数组
while i < len(a) and j < len(b):
if a[i] == b[j]:
common_posts.append(a[i])
i += 1
j += 1
elif a[i] < b[j]:
i += 1
else:
j += 1
# 按从大到小的顺序排序结果数组
common_posts.sort(reverse=True)
return common_posts
# 测试样例
print(find_common_posts([1, 2, 3, 7], [2, 5, 7])) # 输出：[7, 2]
print(find_common_posts([1, 4, 8, 10], [2, 4, 8, 10])) # 输出：[10, 8, 4]
print(find_common_posts([3, 5, 9], [1, 4, 6])) # 输出：[]
print(find_common_posts([1, 2, 3], [1, 2, 3])) # 输出：[3, 2, 1]
学习心得
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算法选择：
- 在这个问题中，选择双指针方法是因为两个数组都是有序的，这样可以利用有序性减少不必要的比较，从而提高效率。
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时间复杂度：
- 双指针方法的时间复杂度是 O(n + m)，其中 n 和 m 分别是两个数组的长度。这是因为每个元素最多被访问一次。
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空间复杂度：
- 空间复杂度主要取决于结果数组的大小，即两个数组的交集的大小。在最坏情况下，如果两个数组完全相同，则空间复杂度为 O(n)。
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排序：
- 虽然最后需要对结果数组进行排序，但由于我们已经减少了不必要的比较，整体算法的效率仍然较高。排序的时间复杂度为 O(k log k)，其中 k 是交集的大小。
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优化：
- 如果需要进一步优化，可以考虑使用更高级的数据结构，如平衡二叉搜索树（BST）或哈希表，但这通常会增加空间复杂度，并且在这个特定问题中可能不是必要的。
通过这个问题，我更加理解了如何利用数据的有序性来优化算法，并且学会了如何使用双指针方法来解决类似的问题。
