在日常的编程工作中，我们经常需要处理多个数据集合的交互。无论是分析用户重叠度、合并配置文件，还是进行数据清洗，并集和交集都是最基本的操作。虽然在数据库层面我们可以使用 SQL 轻松完成这些操作，但在处理原始数据或在算法面试中，如何在代码层面高效地处理两个无序数组的并集和交集，是一项非常经典的技能。
随着我们步入 2026 年，编程的范式正在发生深刻的变化。现在，我们不再仅仅关注算法的时间复杂度，还要结合 AI 辅助编程、云原生架构 以及 现代硬件特性 来思考这些问题。在这篇文章中，我们将不仅回顾经典的算法解决方案，还会分享我们在生产环境中的实战经验，以及如何利用 2026 年的工具链来优化这些基础操作。
基础概念：什么是并集与交集？
在正式开始编码之前，让我们先明确一下这两个数学概念在编程语境下的定义。
- 并集：两个数组的并集就是一个包含所有不同元素的集合。只要一个元素存在于数组 A 或者 数组 B 中，它就应该出现在结果里。重点是，结果中的每个元素都是唯一的，不能重复。
- 交集：交集则更加挑剔，它只包含同时存在于数组 A 和 数组 B 中的元素。这就像是寻找两个群体的共同好友。
第一部分：寻找两个无序数组的并集
首先，我们来解决并集的问题。我们的目标是将两个数组合并，并剔除所有重复的元素。根据输入数组本身的特性，我们可以将问题细分为两种情况。
#### 场景一：输入数组包含重复元素（生产级实现）
问题描述：
假设我们有两个数组 INLINECODE9789c603 和 INLINECODEfe6551a2，这两个数组内部本身就有很多重复的值。我们需要找出它们的并集。
实战策略：
在 2026 年的开发环境中，代码的可读性和健壮性往往比微小的性能优化更重要，除非你处于极端的性能瓶颈期。我们通常首选 哈希集合。
但在实际工程中，我们不能只写一个简单的函数。我们需要考虑输入验证、空指针保护以及代码的可测试性。
让我们来看一个企业级的代码示例：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.Arrays;
public class UnionFinder {
/**
* 计算两个数组的并集
* 这里我们使用了泛型和可变参数，体现了现代Java开发的灵活性
*/
public static int[] findUnion(int[] a, int[] b) {
// 1. 防御性编程：处理空数组或null的情况
if (a == null || b == null) {
throw new IllegalArgumentException("输入数组不能为 null");
}
// 2. 使用 HashSet 进行自动去重
// HashSet 的插入平均时间复杂度是 O(1)
Set unionSet = new HashSet();
// 3. 遍历并添加元素
// 在现代JVM中，这种简单的循环会被JIT编译器高度优化
for (int num : a) {
unionSet.add(num);
}
for (int num : b) {
unionSet.add(num);
}
// 4. 将 Set 转回数组输出
// 使用 Java 8+ 的 Stream API 简化代码
return unionSet.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
}
public static void main(String[] args) {
int[] a = {1, 2, 3, 2, 1};
int[] b = {3, 2, 2, 3, 3, 2};
int[] result = findUnion(a, b);
System.out.println("并集结果: " + Arrays.toString(result));
// 输出可能为: [1, 2, 3] (顺序不重要)
}
}
深入解析与优化：
在这个实现中，我们利用了 HashSet 的 O(1) 查找特性。当数据量达到数百万级别时，这种方法的时间复杂度 O(n + m) 是最优的。
内存优化技巧：
在我们的一个实际项目中，当处理海量日志数据合并时，我们发现 HashSet 会占用大量堆内存。为了优化，我们采取了以下策略：
- 预估容量：在初始化 INLINECODE6c9f388a 时，传入预估的大小 INLINECODE3a7091b9。这可以避免哈希表在扩容时的性能抖动和内存复制开销。
- 原始类型集合：如果内存极其敏感，为了避免自动装箱带来的开销，我们可以使用第三方库（如 Eclipse Collections 或 FastUtil）提供的 INLINECODE79f45d87，它直接操作原始类型 INLINECODEea3ce2ba 而不是包装类型
Integer，能将内存占用降低一半以上。
#### 场景二：输入数组仅包含不同元素
问题描述：
如果输入数组本身就已经去重了，我们是否可以做得更好？
思考：
虽然哈希集合法依然适用，但在超大数据集（比如无法一次性装入内存的数组）场景下，我们可以考虑 位图算法 或 外部归并排序。
如果数值范围有限（例如 ID 范围在 0 到 10 亿之间），我们可以使用 BitSet。它的空间占用极小，操作速度极快。
import java.util.BitSet;
public class OptimizedUnion {
public static void main(String[] args) {
int[] a = {1, 2, 3};
int[] b = {5, 2, 7};
// 使用 BitSet 来代替 HashSet，大幅节省内存
BitSet bitSet = new BitSet();
for (int num : a) bitSet.set(num);
for (int num : b) bitSet.set(num);
// 遍历 BitSet 输出结果
System.out.print("BitSet 并集: ");
for (int i = bitSet.nextSetBit(0); i >= 0; i = bitSet.nextSetBit(i + 1)) {
System.out.print(i + " ");
}
}
}
第二部分：寻找两个无序数组的交集
解决了并集，让我们来看看更有趣的挑战——交集。我们需要找出两个数组中“共有”的部分。
#### 场景一：输入数组包含重复元素
问题描述：
给定两个数组，返回它们的交集。注意，基础交集通常只关心“存在性”，不需要保留重复次数（即 SQL 中的 DISTINCT 行为）。
实战策略：
我们可以采用 “索引法”。将较小的数组放入哈希集合建立索引，然后遍历较大的数组进行匹配。这是一个在 2026 年依然极其有效的策略，因为它利用了空间局部性原理。
代码实现：
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
public class IntersectionFinder {
public static List getIntersection(int[] a, int[] b) {
// 边界检查
if (a == null || b == null) return new ArrayList();
// 优化策略：总是将较小的数组放入 Set 中
// 这样可以节省内存空间，特别是当两个数组大小差异巨大时
int[] smallerArray = a.length <= b.length ? a : b;
int[] largerArray = a.length <= b.length ? b : a;
Set set = new HashSet();
for (int num : smallerArray) {
set.add(num);
}
Set resultSet = new HashSet();
for (int num : largerArray) {
if (set.contains(num)) {
resultSet.add(num);
// 小优化：找到后可以从 set 中移除，防止后续重复检查，
// 但要注意如果后续逻辑还需要保留 set 则不能这么做
// set.remove(num);
}
}
return new ArrayList(resultSet);
}
public static void main(String[] args) {
int[] a = {1, 2, 2, 1, 3};
int[] b = {2, 2, 3, 2};
List result = getIntersection(a, b);
System.out.println("交集结果: " + result); // 输出 [2, 3]
}
}
故障排查与常见陷阱：
在我们最近的一个支付网关项目中，我们发现了一个微妙的 Bug：
- 陷阱：INLINECODE8303ba3d 依赖于 INLINECODE016de49a 和 INLINECODEed337fbb 方法。如果你处理的是对象数组而不是基本整数数组，且这些对象的 INLINECODE823dc5f3 方法实现不严谨（例如只比较了 ID 而忽略了状态），可能会导致交集逻辑出错。
- 解决方案：在使用自定义对象进行集合运算前，务必编写单元测试验证 INLINECODEb4b8be1f 和 INLINECODE21f5a8f7 的契约。在 2026 年，我们可以利用 AI 辅助工具（如 Cursor 或 GitHub Copilot）快速生成这些边界测试用例，覆盖各种极端情况（如空数组、全相同数组、超大数组）。
第三部分：2026年技术趋势下的算法演进
现在，让我们站在 2026 年的视角，思考一下技术发展如何影响这些经典算法。
#### AI 辅助与 "Vibe Coding"
现在的我们如何写代码：
在过去，我们需要手写每一个循环和条件判断。而现在，借助 Cursor 或 Windsurf 等 AI 原生 IDE，我们可以采用一种新的协作模式：Vibe Coding（氛围编程）。
当我们面对一个求交集的需求时，我们不再直接敲击键盘写 for 循环。我们会这样与 AI 结对编程：
- 指令：我们输入注释：“
// 使用 Java Stream API 和 HashSet 高效地找出这两个用户 ID 列表的交集，注意处理 null 值” - 生成：AI 会瞬间生成代码片段。
- 审查：作为资深工程师，我们的角色从“编写者”转变为“审查者”。我们需要检查 AI 是否考虑了内存溢出（OOM）的风险，或者是否在流式处理中使用了正确的并行策略。
这种模式极大地提高了开发效率，但也对我们的系统设计能力提出了更高的要求。
#### Serverless 与边缘计算中的考量
在 Serverless 或 边缘计算 场景下，内存和 CPU 的限制非常严格，冷启动时间至关重要。
- 传统做法：加载巨大的集合进行计算。
- 2026 做法：如果数据分布在边缘节点，我们可能会将计算任务“下推”到数据端。例如，与其将两个大型数组传输到中心服务器求交集，不如在边缘节点进行预过滤，只传输潜在的交集数据。这涉及到 Agentic AI 的概念——自主的 AI 代理可以判断何时在本地计算，何时请求远程协助。
#### 监控与可观测性
在现代微服务架构中，算法性能不再仅仅由 Big O 衡量。我们在代码中会嵌入 Micrometer 或 OpenTelemetry 指标。
对于并集/交集操作，我们可能会监控以下指标：
// 伪代码示例：在处理集合时记录耗时
Timer.Sample sample = Timer.start(registry);
Set result = computeIntersection(a, b);
sample.stop(Timer.builder("array.intersection.duration")
.tag("array.size", String.valueOf(a.length))
.register(registry));
这让我们能实时看到算法在生产环境中的表现，并通过可观测性平台（如 Grafana）进行调优。
总结
在这篇文章中，我们系统地探讨了如何在无序数组中寻找并集和交集。从朴素的双重循环到高效的哈希集合，再到考虑内存占用的 BitSet，我们看到了算法在不同约束条件下的演进。
核心要点回顾：
- 哈希集合是通用解：对于绝大多数 O(n) 时间复杂度要求的场景，
HashSet是首选。 - 空间换时间：如果内存允许，使用哈希表是性能最好的选择。如果内存紧张，考虑排序或 BitSet。
- 2026 开发理念：利用 AI 辅助编写基础代码，我们专注于业务逻辑、边界条件处理和系统架构。
- 工程化思维：不要只写算法函数，要考虑异常输入、内存开销和可观测性。
希望这篇文章能帮助你更好地理解这些基础但至关重要的算法，并能在 2026 年的技术浪潮中，写出更加健壮、高效的代码。