def find_common_elements(lst1, lst2): set1 = set(lst1) set2 = set(lst2) return list(set1 & set2)
时间复杂度：假设两个列表的长度分别为 n 和 m，那么 set1 和 set2 的时间复杂度均为 O(n)，取交集的时间复杂度为 O(min(n, m))，因此总的时间复杂度为 O(n) 或 O(m) 或 O(min(n, m))，取决于列表中较小的一个。
空间复杂度：需要创建两个集合，存储列表中的元素。因此空间复杂度为 O(n + m)，其中 n 和 m 分别为两个列表的长度。
若两个队列是无限队列：
import itertools
def find_common_elements(q1, q2):
set1 = set(itertools.islice(q1, 1000))
set2 = set(itertools.islice(q2, 1000))
return list(set1 & set2)
或者使用生成器，我们可以使用生成器来逐个遍历列表或队列中的元素，不需要一次性将所有元素加载到内存中。
def find_common_elements(lst1, lst2):
set2 = set(lst2)
return [x for x in lst1 if x in set2]
python找到缺失的正整数
session和cookie的区别；session的原理
session 和 cookie 是两个常见的 Web 开发中用于跟踪用户状态的技术，它们的主要区别如下：
- 存储位置不同：
- cookie 存储在客户端，可以在客户端被修改或删除；
- session 存储在服务器端，客户端无法直接修改或删除。
- 存储内容不同：
- cookie 只能存储字符串类型和少量数字；
- session 可以存储任意类型的数据，包括对象和数组等。
- 生命周期不同：
- cookie 可以设置过期时间，指定 cookie 在客户端的存储时间；
- session 默认情况下在客户端关闭时失效，也可以设置超时时间。
Session 的原理：
Session 是一种服务器端的技术，可以在服务器端存储用户的状态信息，如登录状态、购物车信息等。其原理如下：
用户访问网站时，服务器会生成一个唯一的 Session ID，该 ID 通常以 cookie 的形式发送给客户端保存；
客户端在后续的访问中，会将该 Session ID 作为参数发送给服务器；
服务器根据该 Session ID 查找对应的 Session 数据，进行相关操作，如判断用户是否已登录、获取购物车信息等；
Session 数据通常存储在服务器的内存或数据库中，不同的服务器存储方式可能有所不同。
由于 Session 存储在服务器端，因此相比于 cookie 更加安全，而且存储内容更加丰富，可以存储任意类型的数据。但也会带来一些问题，如存储开销大、需要进行 Session 管理等。因此，在实际开发中，需要根据具体情况选择使用 cookie、session 或者两者结合使用。
算法：从数组中选出元素组成不大于给定数n的最大元素