题目链接: 多数元素
有关题目
给定一个大小为 n 的数组,找到其中的多数元素。
多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
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:[3,2,3]
输出:3
示例 2:
输入:[2,2,1,1,1,2,2]
输出:2
进阶:
尝试设计时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) 的算法解决此问题。
题解
法一:排序
参考官方题解
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
sort(begin(nums), end(nums));
return nums[nums.size() / 2];
}
};

法二:哈希表
代码一:
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
int ans = 0;
int sz = nums.size() / 2 + 1;
unordered_map<int, int> mp;
for (auto &n : nums)
{
++mp[n];
}
for (auto &num : nums)
{
if (mp[num] >= sz)
{
ans = num;
break;
}
}
return ans;
}
};
代码二:优化
参考官方题解
我们采用打擂台的方式进行优化,可以省去哈希表遍历的步骤
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
unordered_map<int, int> mp;
int majority = 0;
int cnt = 0;
for (auto &num : nums)
{
++mp[num];
if (mp[num] > cnt)
{
majority = num;
cnt = mp[num];
}
}
return majority;
}
};

法三:随机化
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
while(true)
{
int candidate = nums[rand() % nums.size()];
int cnt = 0;
for (auto &num : nums)
{
if (num == candidate)
++cnt;
}
if (cnt > nums.size() / 2)
return candidate;
}
return -1;
}
};

法四:摩尔投票法
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
int e1 = 0, v1 = 0;
for (auto &num : nums)
{
if (v1 > 0 && num == e1)
{
v1++;
}
else if (v1 == 0)
{
e1 = num;
v1++;
}
else
v1--;
}
return e1;
}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
本文详细介绍了如何用排序、哈希表、随机化和摩尔投票法找出给定数组的多数元素,包括示例和时间复杂度分析。挑战高级读者设计O(n)、O(1)空间复杂度的解决方案。
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