leetcode_169_求众数

最新推荐文章于 2021-09-20 23:40:50 发布

Snow_Jie

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文章标签： leetcode c

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Snow_Jie/article/details/80870569

本文介绍了三种寻找数组中众数的有效算法：哈希表法、排序法和摩尔投票法，分别阐述了它们的时间复杂度和空间复杂度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数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众数。

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

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
         if(nums.size()==1)
                return nums[0];
            map<int,int> tables;
            for(int i=0;i<nums.size();i++)
            {
                if(tables.count(nums[i]))
                {
                    tables[nums[i]]++;
                    if(tables[nums[i]]>nums.size()/2)
                        return nums[i];
                }
                else
                {
                    tables[nums[i]]=1;
                }
            }
    }
};

这种解法是使用一个hash表map<>，键用来存放数组的元素，键对应的值存放元素出现的次数。遍历整个数组，查找它在hash表中是否出现，如果出现将出现次数加1，如果没有出现，将它插入hash表中，并设置它的出现次数为1。每次遍历到一个元素，判断它的出现次数是否超过了数组长度的一半，要是超过了就返回该元素。时间复杂度是O(n)，空间复杂度是O(n)。

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
         sort(nums.begin(),nums.end());
         return nums[nums.size()/2];
    }
};

对数组进行排序，那么出现次数超过一半的元素必定是数组中的中间元素，返回这个元素即可。时间复杂度是O(nlogn)，空间复杂度是O(1)。

int majorityElement(vector<int>& nums) {
        int count=0;
        int result=nums[0];
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(count==0||nums[i]==result)
            {
                count++;
                result=nums[i];
            }
            else
                count--;
        }
        return result;
    }

每找出两个不同的element，就成对删除即count--，最终剩下的一定就是所求的。时间复杂度：O(n) 空间复杂度为O(1)。