打印数组中出现超过N/K的数字（复杂度O(n*k) 空间复杂度O(k)）-优快云博客

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本文介绍了一种解决数组中寻找出现次数超过一半的数字的问题的方法，通过使用桶（hash）来跟踪候选者，特别针对k=2的情况。文章详细解释了算法的实现过程，包括如何维护桶内的候选者数量，以及最终确定结果的步骤。

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先看一到入门题，这里k=2

剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字

难度简单34

数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。

你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。

示例 1:

输入: [1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2]
输出: 2

解题思路：

对于一般的k=2，我们都知道需要有一个候选人，其实k>2我们只需要k-1个候选人即可。所以我们可以用k个桶做个hash，存放这k-1个候选人，桶容量够我们就放新的人进去，桶满了要插新的人的时候，我们就对所有的key-1. key == 0时候我们清掉这个key.

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
        int n =nums.size();
        int k = 2;  //对于任意k 修改这里即可 剑指offer这里为k=2
        int bucket = k-1;
        map<int,int> mm;
        for(auto it:nums){
            if(mm.size()<k){mm[it]++;}
            else{
                vector<int> mv;
                for(auto it2:mm){
                    mm[it2.first]--;
                    if(mm[it2.first]==0)mv.push_back(it2.first);
                }
                for(auto it2:mv)mm.erase(it2);
                if(mm.size()<k)mm[it]++;
            }
        }
        vector<int> ret;
        for(auto it:mm){
            int no = it.first;
            int cnt=0;
            for(int i= 0;i<nums.size();i++)if(nums[i] == it.first)cnt++;
            if(cnt>n/k)ret.push_back(it.first);
        }
        assert(ret.size());
        return ret[0];  //对于这道题返回的是第一个元素，对于一般的k返回ret
    }
};