【洛谷P2397】yyy loves Maths VI (mode)【模拟】

本文介绍了一种在O(n)时间复杂度内找到数列中超过一半的众数的算法。通过分析‘众数个数超过一半’的特性,采用类似于摩尔投票算法的策略,仅用一次遍历即可高效解决问题。

题目大意:

题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2397
给出长度为 n n n的数列,其中的众数个数超过了一半。求这个众数。


思路:

数据范围要求在 O ( n ) O(n) O(n)的时间复杂度内完成。
那么排序和 m a p map map,离散这些 n l o g n nlogn nlogn的可以拜拜了。
那么自然就要分析一下“众数个数超过一半”这个条件了。
我们不难发现,一个数列众数超过了一半,那么在这个数列里去掉任意两个不相等的数字,剩余的数字中的众数肯定也超过了一半!
但是怎么在这个数列中 O ( 1 ) O(1) O(1)找到两个不相等的数呢?
显然是不可能的。
那么可以换一种方式看问题:
假设我们已经知道前 i − 1 i-1 i1个数的众数和出现次数了,那么现在读入第 i i i个数,如果第 i i i个数之前的众数一样,那么就将数量加 1 1 1,如果和之前的众数不一样,那么众数个数就减 1 1 1,相当于去掉两个不相等的数(一个众数和一个不等于众数的数)。
那么最终留下来的众数就是答案了。
时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)


代码:

#include <cstdio>
using namespace std;

int n,ans,sum,x;

int main()
{
	scanf("%d",&n);
	while (n--)
	{
		scanf("%d",&x);
		if (!sum)  //前面的数都被消除完了,说明没有众数
		{
			ans=x;
			sum++;
		}
		else if (ans==x) sum++;
		else sum--;
	}
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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