检查两个数组是否相等

让我们通过一些例子来理解这个问题。

如果数组 arr1=[1,2,3,4,5] 和 arr2 = [5,4,3,2,1] 是两个数组，我们需要检查这两个数组是否相等。

如果两个数组具有相同的元素，并且这些元素在各自数组中的出现频率相同，则认为它们相等。

让我们以上面的例子为例

arr1 中的所有元素都存在于 arr2 中，并且 arr1 中的每个元素都只出现一次。同样，arr2 中的元素也只出现一次，并且没有元素存在于 arr1 中但不存在于 arr2 中，反之亦然。

让我们再举一个例子

如果 arr1=[1,2,3,4,4] 且 arr2=[1,1,2,3,4]

在上面的两个数组中，arr1 中存在的所有元素也都存在于 arr2 中，但在 arr1 中，元素 4 出现了两次，而在 arr2 中，它只出现了一次。元素 1 在 arr2 中出现了两次，但在 arr1 中只出现了一次，因此我们可以得出结论，两个数组不相等。

让我们看最后一个例子

Arr1=[1,2,3,4] arr2=[2,3,4,5]，在这种情况下，两个数组不相等，因为元素 1 存在于 arr1 中，但不存在于 arr2 中；元素 5 存在于 arr2 中，但不存在于 arr1 中，因此它们不相等。

我们需要部署一个代码来确定两个输入数组是否相等。

代码

输出

解释

让我们讨论代码的逻辑

我们需要找出 arr1 中的所有元素是否与 arr2 中的所有元素相等，且频率相同。

所以，首先，我们需要对两个数组进行排序，然后从第一个索引开始比较两个数组的元素。

即，在对两个数组进行排序后，我们需要检查两个数组中的所有元素是否在相同的索引处相等。

特定索引处的元素应该相同，因为我们正在对数组进行排序，并且为了使两个数组相等，它们还需要具有相同的频率，以便两个数组在相同的索引处具有相同的值。

因此，我们的逻辑是对给定的数组进行排序，然后比较两个数组的元素。

首先，我们需要从用户那里获取输入大小和数组元素。

上述代码行将从用户那里获取 n 大小和两个数组元素的输入。

接下来，我们需要对两个数组进行排序。我们有一个直接的函数叫做 sort，它接受两个数组参数。

上述两行代码将对两个数组进行排序。

接下来，我们需要验证两个数组中所有元素在各自索引处是否相等，为此，我们需要一个 for 循环来遍历。

如果任何索引处的值不相等，我们将打印“两个数组不相等”；如果对于整个数组，所有值都自动相等，则将打印“两个数组相等”。

为了打印数组是否相等，我们需要上面的代码行；如果两者不相等，它将打印“两个数组不相等”并退出代码。

这就是我们将执行代码以检查两个数组是否相等的方式。

让我们讨论时间和空间复杂度

时间复杂度：如果我们忽略输入所花费的时间，那么时间主要消耗在对给定数组进行排序上，然后我们需要遍历数组以检查两个数组的所有索引值是否相等。

因此，arr1 排序的总时间为 O(n*log*n) + arr2 排序的总时间为 O(n*log(n))，所以对于排序，我们将其视为 O(n*log(n))。

接下来，我们需要遍历时间，即 O(n)。

总花费时间为 O(n)+O(n*log(n))。

最终，我们将时间复杂度视为 O(n*log(n))

空间复杂度

我们这里没有使用任何额外的空间；我们只使用了给定的输入数组，所以空间是常数 O(1)

时间复杂度： O(n*log(n))

空间复杂度： O(1)

让我们讨论另一种方法来降低上述代码的时间复杂度

为了降低上述代码的时间复杂度，我们需要使用哈希表。

逻辑是。首先，我们需要将数组 1 的所有元素推入映射中，然后，在遍历第二个数组时，我们需要减少映射中元素的计数；如果元素的计数为零，或者如果元素不存在于映射中，则表明该数字可能出现频率不同，或者存在仅在一个数组中出现的缺失数字。

如果上述两个条件对于整个数组都不满足，那么我们可以说两个数组相等。

所以，让我们部署代码，使用映射来查找两个数组是否相等。

代码

输出

解释

首先，我们需要输入数组的大小和数组元素。

上述代码将处理从用户获取输入的情况。

在从用户获取 arr1 元素的输入时，我们还将元素推入名为 mp 的映射中。

因此，在获取输入值时，它们被插入到映射中。

将其插入到映射中后，我们需要遍历第二个数组并检查两个条件：一个是元素是否不存在于映射中，另一个是元素计数是否为 0。如果满足任何条件，我们需要打印两个数组不相等，然后我们退出代码。

如果上述两个条件对于整个第二个向量元素都不满足，我们打印两个数组相等。

我们需要上述代码来打印数组是否相等。

这就是我们将如何实现代码以了解两个数组是否相等。

让我们讨论一下代码的时间和空间复杂度

时间复杂度：如果我们忽略获取输入所花费的时间，则只需要遍历第二个数组，在最坏的情况下，遍历第二个数组所花费的时间是 O(n)。

时间复杂度：O(n)。

空间复杂度：在此代码中，我们需要哈希映射的空间来存储第一个数组的值，因此所需的空间为 O(N)。

空间复杂度：O(n)。