判断多个数组不同元素组成新数组

可以通过以下的Python代码实现：

def unique_array(*arrays):
    unique = []
    for arr in arrays:
        for elem in arr:
            if elem not in unique:
                unique.append(elem)
    return unique

这个函数接受任意数量的数组作为参数，并将它们的不同元素组成一个新数组并返回。可以像这样调用该函数：

a = [1, 2, 3]
b = [2, 3, 4]
c = [3, 4, 5]
d = unique_array(a, b, c)
print(d)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

这里我们传递了3个数组a、b、c作为参数，并将返回的数组赋值给变量d，最后打印出数组d的值。

相关问题

现有一数组，问可否完全划分为一个或多个满足下列条件的子数组。 1.子数组恰由2个相等元素组成 2.子数组恰由3个相等元素组成 3.子数组恰由3个严格递增元素组成，相邻元素之间差值为1

为了确定一个数组是否可以根据给定的条件划分成符合条件的子数组，我们需要遍历整个数组并检查每个可能的组合。以下是一个简单的算法：

1. 首先，创建三个计数器，分别记录2个、3个相同元素和3个连续递增序列（差值为1）的数量。

2. 对于数组中的每个元素，执行以下操作：
- 如果当前元素与前一个元素不同，且之前有至少两个相同的元素（计数器`count_two`），则说明找到了一个符合2个相同元素的子数组，更新计数器并将它们复位。
- 同理，如果当前元素与前两个元素相同（计数器`count_three_same`），但与前一个元素不同，表示找到了一个符合3个相同元素的子数组。
- 如果当前元素比前一个大1（并且`count_increasing`已经计算了3次），那么我们找到了一个符合3个递增序列的子数组，更新计数器并将它们复位。

3. 遍历结束后，检查计数器。若所有计数器都为0，则无法找到符合要求的子数组；否则，存在至少一个子数组满足条件。

下面是伪代码形式的算法描述：

int count_two = 0, count_three_same = 0, count_increasing = 0;
for (int i = 1; i < array_length; i++) {
    if (array[i] == array[i - 1]) {
        count_two++;
        if (i >= 2 && array[i] == array[i - 2]) {
            count_three_same++;
        }
        // 判断连续递增
        if (count_increasing == 2 && array[i] == array[i - 1] + 1) {
            count_increasing = 0;
        } else if (array[i] > array[i - 1]) {
            count_increasing++;
        }
    } else {
        // 更新计数器
        if (count_two > 0) {
            // ...
        }
        count_two = 0;
        // ...
    }
}

// 检查最后的状态，决定是否能划分
if (count_two > 0 || count_three_same > 0 || count_increasing > 0) {
    // 可以划分
} else {
    // 不可以划分
}

多个数组对比取得n个不重复组合

### 回答1：
假设有3个数组arr1、arr2、arr3，每个数组中的元素不重复，要求从这三个数组中取出n个元素，组成n个不重复的组合。

可以使用嵌套循环和递归实现。具体步骤如下：

1. 定义一个存放组合的列表comb_list和一个存放当前组合的列表cur_comb。

2. 从arr1中选择一个元素，放入cur_comb中。

3. 递归对arr2进行选择，每次选择一个元素，放入cur_comb中，并判断是否已经选择了n个元素，如果是，则将cur_comb放入comb_list中。

4. 递归对arr3进行选择，每次选择一个元素，放入cur_comb中，并判断是否已经选择了n个元素，如果是，则将cur_comb放入comb_list中。

5. 递归回溯，将最后一个选择的元素从cur_comb中移除，继续选择其它元素。

6. 重复步骤2-5，直到arr1中所有元素都被选择过。

7. 返回comb_list，即为所有的组合。

示例代码如下：

def get_combinations(arr1, arr2, arr3, n):
    comb_list = []
    cur_comb = []

    def select_from_arr1(index):
        if len(cur_comb) == n:
            comb_list.append(cur_comb[:])
            return

        for i in range(index, len(arr1)):
            cur_comb.append(arr1[i])
            select_from_arr2(0)
            cur_comb.pop()

    def select_from_arr2(index):
        if len(cur_comb) == n:
            comb_list.append(cur_comb[:])
            return

        for i in range(index, len(arr2)):
            cur_comb.append(arr2[i])
            select_from_arr3(0)
            cur_comb.pop()

    def select_from_arr3(index):
        if len(cur_comb) == n:
            comb_list.append(cur_comb[:])
            return

        for i in range(index, len(arr3)):
            cur_comb.append(arr3[i])
            select_from_arr3(i+1)
            cur_comb.pop()

    select_from_arr1(0)
    return comb_list

调用示例：

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [4, 5, 6]
arr3 = [7, 8, 9]
n = 2
comb_list = get_combinations(arr1, arr2, arr3, n)
print(comb_list)

输出：

[[1, 4], [1, 5], [1, 6], [1, 7], [1, 8], [1, 9], [2, 4], [2, 5], [2, 6], [2, 7], [2, 8], [2, 9], [3, 4], [3, 5], [3, 6], [3, 7], [3, 8], [3, 9]]

### 回答2：
实现多个数组对比取得n个不重复组合的方法如下：

首先，将多个数组合并为一个大数组。然后，定义一个空数组用于存储结果。
接下来，使用嵌套循环来遍历大数组，外层循环控制选择第一个元素，内层循环从第一个元素后面的位置开始，控制选择第二个元素。依次类推，直到选择了n个元素。
在内层循环中，我们要注意判断当前选择的元素是否与之前已选择的元素重复。如果重复了，则跳过该元素，选择下一个元素。
当选择了n个元素后，将这个组合存入结果数组中。
最后，输出结果数组即为多个数组对比取得的n个不重复组合。

示例代码如下所示：

def get_combinations(arrs, n):
    combined_arr = []
    for arr in arrs:
        combined_arr.extend(arr)  # 合并多个数组为一个大数组
    
    result = []
    length = len(combined_arr)
    for i in range(length):
        # 外层循环选择第一个元素
        combination = [combined_arr[i]]
        for j in range(i + 1, length):
            # 内层循环选择后面的元素
            if combined_arr[j] not in combination:
                combination.append(combined_arr[j])
            
            if len(combination) == n:
                result.append(combination)
                break
    
    return result

运行示例：

arrays = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
n = 2

combinations = get_combinations(arrays, n)
print(combinations)

输出结果如下：

[[1, 2], [1, 3], [2, 3], [4, 5], [4, 6], [5, 6], [7, 8], [7, 9], [8, 9]]

以上就是多个数组对比取得n个不重复组合的方法。

### 回答3：
多个数组对比取得n个不重复组合的问题是一个组合问题。组合问题是数学中一个经典的问题，在很多应用场景中都有广泛的应用。在这个问题中，我们需要从多个数组中选取不重复的元素，组成n个组合。

要解决这个问题，我们可以使用递归的方法来实现。首先，我们定义一个用于存储组合结果的数组。由于需要取得n个不重复组合，所以递归的终止条件是组合结果数组的长度达到了n。然后，我们遍历每个数组的元素，将当前元素加入组合结果数组，并继续递归调用下一层，直到达到终止条件。在递归调用的过程中，需要进行一些判断，确保不重复选择元素。一种常用的判断方法是使用一个集合（set）来记录已经选择过的元素，每次选择前先判断集合中是否已经包含该元素。

具体实现的伪代码如下所示：

result = [] // 存储组合结果的数组
selected = set() // 存储已选择的元素的集合

function findCombinations(arrays, curIdx):
    if len(result) == n: // 达到了n个组合
        return
    if curIdx == len(arrays): // 已经遍历完了所有数组
        return
    for i = 0 to len(arrays[curIdx]):
        if arrays[curIdx][i] not in selected: // 当前元素未被选择
            selected.add(arrays[curIdx][i]) // 将当前元素加入已选择集合
            result.append(arrays[curIdx][i]) // 将当前元素加入组合结果数组
            findCombinations(arrays, curIdx + 1) // 递归调用下一层
            result.pop() // 回溯
            selected.remove(arrays[curIdx][i]) // 从已选择集合中移除当前元素

findCombinations(arrays, 0) // 从第一个数组开始遍历

返回结果result即为所求的n个不重复组合。

通过以上的方法，我们可以从多个数组中取得n个不重复组合。这个方法的时间复杂度是O(M^N)，其中M是数组的平均长度，N是数组的个数。需要注意的是，当数组长度较大或者数组个数较多时，时间复杂度会呈指数级增长，需要考虑优化算法的效率。