golang 中计算有序数组交集的高效算法包括：逐个比较（o(mn)），二分搜索（o(m log n) 或 o(n log m)），和使用 map（o(m + n)），其中 m 和 n 是数组的长度。

在 Golang 中计算两个有序数组的交集是一个常见的任务。有几种算法可以解决这个问题，从简单的逐个比较到利用二分搜索和高级数据结构的高效方法。

最简单的方法是顺序比较两个数组中的每个元素。当找到一个匹配的元素时，将它添加到结果数组中。但是，这种方法的时间复杂度为 O(mn)，其中 m 和 n 是两个数组的长度。当数组很大时，这种方法会变得非常慢。

func intersect_naive(arr1, arr2 []int) []int {
    result := []int{}
    for i := 0; i < len(arr1); i++ {
        for j := 0; j < len(arr2); j++ {
            if arr1[i] == arr2[j] {
                result = append(result, arr1[i])
            }
        }
    }
    return result
}

一种更有效的方法是使用二分搜索。对于每个数组中的元素，我们可以使用二分搜索来检查它是否在另一个数组中。这将导致时间复杂度为 O(m log n) 或 O(n log m)，具体取决于数组的大小。

func intersect_binary_search(arr1, arr2 []int) []int {
    result := []int{}
    for _, v := range arr1 {
        if exists := binarySearch(arr2, v); exists {
            result = append(result, v)
        }
    }
    return result
}

func binarySearch(arr []int, target int) bool {
    left, right := 0, len(arr)-1

    for left <= right {
        mid := left + (right-left)/2
        if arr[mid] == target {
            return true
        } else if arr[mid] < target {
            left = mid + 1
        } else {
            right = mid - 1
        }
    }
    return false
}

使用 map（哈希表）是计算交集的另一种高效方法。我们可以将一个数组中的元素作为键存储在 map 中，并记录每个元素出现的次数。然后，我们遍历另一个数组，并检查每个元素是否在 map 中。如果存在，我们将它添加到结果数组中，并更新计数。这将导致时间复杂度为 O(m + n)，其中 m 和 n 是两个数组的长度。

func intersect_map(arr1, arr2 []int) []int {
    result := []int{}
    m := make(map[int]int)

    for _, v := range arr1 {
        m[v]++
    }

    for _, v := range arr2 {
        if count, ok := m[v]; ok {
            result = append(result, v)
            count--
            if count == 0 {
                delete(m, v)
            } else {
                m[v] = count
            }
        }
    }
    return result
}

以下是一个使用交集算法的实际案例：

arr1 := []int{1, 2, 3, 4, 5}
arr2 := []int{3, 4, 5, 6, 7}

result := intersect_map(arr1, arr2)
fmt.Println(result) // 输出：[3, 4, 5]

在这个例子中， 函数用于计算两个有序数组的交集，结果存储在 变量中。