哈希求众数

本文提供了两个使用C语言编写的程序示例,演示如何通过数组来统计输入数据中出现次数最多的元素及其频率。第一个程序找出10个整数中出现次数最多的数;第二个程序找出任意数量整数中出现最频繁的数,并判断是否唯一。

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#include <stdio.h>
int main()
{
    int a[11]={0},i,j,k,m,max;
    for(i=1;i<=10;i++)
    {
        scanf("%d",&j);
        a[j]++;
    }
    max=a[0];m=0;
    for(i=1;i<=10;i++)
    {
        if(a[i]>max)
        {
            max=a[i];
            m=i;
        }
    }
    printf("%d",m);
    return 0;

}





#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    int a[999],b[999]={0},ans[100],i,j,k,m=0,n,max=0,an,g,s=0;
    scanf("%d",&n);
    for(i=0;i<n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        b[a[i]]++;
        if(a[i]>max)
            max=a[i];
    }
    for(i=0;i<=max;i++)
    {
        if(b[i]>m)
            {m=b[i];an=i;}
    }
    ans[0]=an;g=1;
    for(i=0;i<=max;i++)
    {
        if(b[i]==m&&i!=an)
        {ans[g]=i;g++;}
    }
    for(i=0;i<g;i++)
        s=s+m;
    if(s==n)
        printf("NO");
    else
    {
        for(i=0;i<g;i++)
            printf("%d ",ans[i]);
    }
    return 0;
}

好的!手撕 Python 众数是一种常见的算法面试题,目的是找到数组中出现次数最多的元素。以下是详细的解答过程: --- ### **问题描述** 给定一个非空整数数组 `nums`,返回其中出现次数超过 ⌊n/2⌋ 的元素(即“主元素”或“众数”)。假设该数组总是存在这样的多数元素。 例如: 输入:`[3, 2, 3]` 输出:`3` --- ### **解决方案** #### 方法一:哈希表统计法 可以利用字典记录每个数字的出现次数,并找出最大值对应的键。 ```python def majorityElement(nums): counts = {} for num in nums: if num in counts: counts[num] += 1 else: counts[num] = 1 max_count = 0 result = None for key, value in counts.items(): if value > max_count: max_count = value result = key return result # 测试用例 print(majorityElement([3, 2, 3])) # 输出:3 ``` 时间复杂度:O(n) (遍历两次数组) 空间复杂度:O(n) --- #### 方法二:排序法 由于题目保证了有且仅有一个众数,因此将数组排序后,中间位置的数必然是众数。 ```python def majorityElement(nums): nums.sort() return nums[len(nums)//2] # 测试用例 print(majorityElement([3, 2, 3])) # 输出:3 ``` 时间复杂度:O(n log n) (排序的时间开销) 空间复杂度:O(1) 或 O(n),取决于是否原地修改。 --- #### 方法三:摩尔投票法 (Moore Voting Algorithm) 这是一种最优解法,基于这样一个事实:如果某个数字是众数,则它一定能在两轮抵消过程中存活下来。 核心思想: - 初始化计数器为 0; - 遍历数组时选择候选者并更新计数值; - 如果当前数字等于候选人则加 1;否则减 1; - 当计数归零时更换新的候选人。 代码实现如下: ```python def majorityElement(nums): candidate = None count = 0 for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate # 测试用例 print(majorityElement([3, 2, 3])) # 输出:3 ``` 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1) --- ### 总结 三种方法各有优劣: 1. 哈希表适用于需要明确了解所有数字频率的情况; 2. 排序适合快速解决简单场景; 3. 摩尔投票法则是在时间和空间效率上最理想的方案。 ---
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