求一个数组的众数----------Majority Element169

2023-12-14 08:08

本文主要是介绍求一个数组的众数----------Majority Element169,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times.

You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array.

Example 1:

Input: [3,2,3]
Output: 3

Example 2:

Input: [2,2,1,1,1,2,2]
Output: 2
    public int majorityElement(int[] nums) {
//       用简单的HashMap去做
//        HashMap<Integer,Integer> map=new HashMap<>();//     	int res = 0;
// 		for(int i=0;i<nums.length;i++)
//     	{
//     		int count=0;
//     		if(map.containsKey(nums[i]))
//     			map.put(nums[i], map.get(nums[i])+1);//     		else
//     			map.put(nums[i], 1);
//     		if(map.get(nums[i])>nums.length /2)
//     		{
//     			res=nums[i];
//     			break;
//     		}
//     	}
//     	return res;//用一种叫摩尔投票法 Moore Voting,需要O(n)的时间和O(1)的空间,比前一种方法更好。这种投票法先将第一个数字假设为众数,然后把计数器设为1,比较下一个数和此数是否相等,若相等则计数器加一,反之减一。然后看此时计数器的值,若为零,则将当前值设为候选众数。以此类推直到遍历完整个数组,当前候选众数即为该数组的众数。不仔细弄懂摩尔投票法的精髓的话,过一阵子还是会忘记的,首先要明确的是这个叼炸天的方法是有前提的,就是数组中一定要有众数的存在才能使用,下面我们来看本算法的思路,这是一种先假设候选者,然后再进行验证的算法。我们现将数组中的第一个数假设为众数,然后进行统计其出现的次数,如果遇到同样的数,则计数器自增1,否则计数器自减1,如果计数器减到了0,则更换当前数字为候选者。这是一个很巧妙的设定,也是本算法的精髓所在,为啥遇到不同的要计数器减1呢,为啥减到0了又要更换候选者呢?首先是有那个强大的前提存在,一定会有一个出现超过半数的数字存在,那么如果计数器减到0了话,说明目前不是候选者数字的个数已经跟候选者的出现个数相同了,那么这个候选者已经很weak,不一定能出现超过半数,我们选择更换当前的候选者。那有可能你会有疑问,那万一后面又大量的出现了之前的候选者怎么办,不需要担心,如果之前的候选者在后面大量出现的话,其又会重新变为候选者,直到最终验证成为正确的众数,佩服算法的提出者啊,代码如下:int res = 0, cnt = 0;for (int num : nums) {if (cnt == 0) {res = num; ++cnt;}else if (num == res) ++cnt;else --cnt;}return res;}

 

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