题目: 给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集.(来自 leecode(349) )
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示例 1：
输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出：[2] 示例 2：
输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4] 输出：[9,4]
说明：
我的解法:
题目同上,只不过在输出的时候
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。
示例 1：
输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出：[2,2] 示例 2：
输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4] 输出：[9,4]
解法
如果给定的数组是排好序的,
arr1 = [1,2,3,4,4,13]，arr2 = [1,2,3,9,10]
那这个返回值该如何获取得两个数组的交集呢?
解法
今天给大家推荐是由Social Explorer团队开源的gods框架，自称"上帝"，听这个名字就很霸气,正确的解释是GoDS(Go Data Structures)，是数据结构与算法相关的框架。
全能战士，该框架覆盖了数据结构与算法里，大部分容器、集合类的实现， 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构。
在Go中实现各种数据结构和算法。
吸取了其他算法库数十年的知识和经验。
通过针对给定的一组问题使用最佳算法和数据结构来避免消耗内存，例如， 在TreeMap的情况下，红黑树避免在内存中保留冗余排序的键数组。
结构良好的库，具有简单的原子操作集，胜任复杂的数据操作。
保持库向后兼容
可参考的例子非常多
可以方便集成到产品中.
没有额外的导入.当实现算法的时候，我们通常要在时间效率与内存消耗之间权衡，我们选择在内存首先的情况下，不断优化得到最好的时间效率;线程安全不是重点，应该在更高的应用层上处理。
囊括了列表，栈，图，树等基本数据结构 ，集合实现了HashSet, TreeSet, LinkedHashSet，列表实现ArrayList, SinglyLinkedList, DoublyLinkedList,对栈实现LinkedListStack, ArrayStack,图实现了HashMap, TreeMap, HashBidiMap, TreeBidiMap, LinkedHashMap，树实现了RedBlackTree, AVLTree, BTree,BinaryHeap，都经过性能测试的考验，值得信赖。
对于Golang开发而言，gods对底层数据结构做很好的封装，Social Explorer团队在数据处理领域，数据可视化领域有极具竞争力的产品，相信在数据处理领域有很深的积淀，才创造这么优秀的框架，由于篇幅限制，相关图片展示效果不好，感兴趣的上官网去看看。
官网：
GitHub
希望大家能从emirpasic/gods学到有价值的东西。
愿我们在Go 语言的学习之路上 从此结伴而行
仅仅就学习算法，还是C++/Java/C#最适合。
首先，没泛型的语言未必工作不好用，我司现在服务端代码几乎都是go，但是没有泛型，写通用的代码就是不好用。我用Go把半本《算法》实现了一遍，移植了Haskell 的 Parsec 库。这些代码大部分都在我团队的项目里实际使用。你要说 Go 有多熟练未必，但是要说它在语言功能上有多少坑我倒是挺熟悉。没泛型的话算法实现起来太坑人了，别的不说 float32/float64/int8/int16/int32/int64/int 这些数值类型你能都覆盖么？如果只是基于某一组有限的数据类型和问题领域实现一遍，用 go 倒是不错，它环境配置容易，不太依赖ide，但是对ide还是比较友好的，天然集成test，编译快速，模型简单，学习容易，可以说是我用过的静态编译型语言里最像动态脚本语言，最适合快速开发微型工具的。
其次，Python/Ruby 这类语言其实不太适合练习算法实现，它们太“高级”了。例如用Python的时候，你很难规避它的内置容器List和Dict，这些东西封装了太多东西，在学习的过程中容易被干扰。另外没有静态的类型控制，在学习过程中也会失去一些知识。倒不是就会导致你后半生这部分都不能自理，但是需要另外学习。
在我的经验，要学习算法，C++/C#/Java 仍然是比较好的选择，它们的泛型已经比较成熟，能够在学习中建立比较完备的知识概念。可以找到一些比较好的IDE用，我个人其实在工作中不怎么用IDE，但是算法学习的时候，有个不错的IDE可以帮你跟踪代码的运行过程，还能比较容易的做性能分析，这样就可以用动态、直观、形象的视角去理解和观察算法。这对学习非常有帮助。
如果只是在一个特定的领域做知识学习的工具，其实C++反而不算很难，C++的难度主要在于覆盖的领域太广泛，当你要做一个专业的C++程序员，要掌握的东西就太多了。
个人不太建议用C去学习这些东西，需要处理太多跟问题本身无关的事情了。
c,go,Java,Python
搜索引擎是分层的,使用c,go,Java,Python等,编程语言没有太多局限,主要是算法及数据库及架构。
为什么golang的开发效率高看
golang是一编译型的强类型语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程序员因为逗 { 需不需要独占一行 地这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。
它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、调试到发布都很简单方便；
有反向接口、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；
编译速度快，因为是强类型语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；
它在语法级别上支持了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬件、操作系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通信模式，使得程序员可以忽略诸如死锁等问题。
goroutine的目的是描述并发编程模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬件支持，它不是一种物理运行状态，而是一种程序逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高运行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。
实际上golang默认就是运行在单OS进程上面的，通过指定环境变量GOMAXPROCS才能转身跑在多OS进程上面。有人提到了的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏服务器的人，都是真正的勇士 : ) 。
2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥看
coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的线程，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰着阻塞式i\o，整个进程都会被操作系统主动挂起；需要自己拥有调度控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套线程放user space里面呢看
并发是服务器语言必须要解决的问题；
system space的进程还有线程调度都太慢了、占用的空间也太大了。
把线程放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，线程本身以及切换等操作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个线程不费力。
不同的是，golang的并发调度在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函数内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行reduction，一旦到点，立即切换调度函数。
中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheduling的能力，而golang则是cooperative shceduling的。golang一旦写出纯计算死循环，进程内所有会话必死无疑；要有大计算量少i\o的函数还得自己主动叫runtime.Sched()来进行调度切换。
3、golang的运行效率怎么样看
我是相当反感所谓的ping\pong式benchmark，运行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。
首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有调度，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强看并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式i\o操作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质代码。
然后，针对游戏服务器这种高实时性的运行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达 有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了 。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是屏蔽内存操作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的操作来均摊cpu消耗。
用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢看我觉得是值得的，硬件已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。
4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。
刚入门Go语言小白需要注意以下五点：
1、注意书写代码的一些规范吧，特别是注意大小写、英文标点符号区别等，在特别的位置写上注释。
2、主要是理解伪代码所描述的算法，伪代码要注意是不能直接运行的。
3、注意编译器版本与书籍上所介绍版本是否一致，也注意特殊符号，印刷版本可能与实际不一致。
4、书上的版本和当前所用的版本是否一致，有些情况下书上版本在现在来用已经过时了。
5、逻辑走通;给自己信心，其实起步阶段不难的。
