169-多数元素

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

题解一 哈希表计数

var majorityElement = function(nums) {
  const len = nums.length,
  half = len / 2,
  m = new Map();
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    const item = nums[i];
    m.set(item, (m.get(item) || 0) + 1);
    if (m.get(item) > half) return item;
  }
};

笔记:

  1. 1. var m = new Map(); *// 空Map*
    2. m.set('Adam', 67); *// 添加新的key-value*
    3. m.set('Bob', 59);
    4. m.has('Adam'); *// 是否存在key 'Adam': true*
    5. m.get('Adam'); *// 67*
    6. m.delete('Adam'); *// 删除key 'Adam'*
    7. m.get('Adam'); *// undefined*
    
  2. Set 对象的方法和属性
    new Set()	创建新的 Set 对象。
    add()	向 Set 添加新元素。
    clear()	从 Set 中删除所有元素。
    delete()	删除由其值指定的元素。
    entries()	返回 Set 对象中值的数组。
    has()	如果值存在则返回 true。
    forEach()	为每个元素调用回调。
    keys()	返回 Set 对象中值的数组。
    values()	与 keys() 相同。
    size	返回元素计数。
    

题解二 排序法

var majorityElement = function (nums) {
    nums.sort((a, b) => a - b);//不要加大括号
    return nums[Math.floor(nums.length / 2)];
};

笔记:

  1. 数字排序(数字和升序):

    var points = [40,100,1,5,25,10];
    points.sort(function(a,b){return a-b});

  2. math.floor 向下取整

题解三 摩尔计数法

var majorityElement = function (nums) {
  let count = 0;
  let candidate;
  for (let a of nums) {
    if (count == 0) candidate = a;
    count += candidate == a ? 1 : -1;
  }
  return candidate;
};

笔记:

  1. 题目求多数元素,有点类似古代两军对战,
    两军领导说我们一对一火拼,人多的哪怕多一个人就胜利了
    A军B军火力值相同(人数相同)的情况下,我们假设让A军做胜利的候选者
    来了一个兵,问这个兵你是站队A军还是不站队A军,如果站队A军的话,A军火力值加1
    如果不站队A军,那A军火力值减1
    最后人数最多的军队胜出

  2. 摩尔投票法,遇到相同的数,就投一票,遇到不同的数,就减一票,最后还存在票的数就是众数
    
LeetCode 169多数元素要求在给定大小为 n 的数组中,找到出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素,且假设数组非空且总是存在多数元素。以下是几种不同复杂度的解法: ### 哈希表法 通过哈希表统计每个元素的出现次数,然后遍历哈希表找出出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(n)$。 ```java class Solution { public int majorityElement(int[] nums) { //1.哈希表统计元素出现次数 Map<Integer, Integer> numTimes = new HashMap<>(); int n = nums.length; for(int num : nums){ numTimes.put(num, numTimes.getOrDefault(num, 0) + 1); } for(Map.Entry<Integer, Integer> entry: numTimes.entrySet()){ if(entry.getValue() > n/2){ return entry.getKey(); } } return -1; } } ``` ### 排序法 对数组进行排序,由于多数元素出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋,排序后位于中间位置的元素即为多数元素。时间复杂度为 $O(nlogn)$,空间复杂度为 $O(logn)$(栈空间)。 ```java class Solution { public int majorityElement(int[] nums) { //2.排序 Arrays.sort(nums); return nums[nums.length/2]; } } ``` ### Boyer - Moore 投票算法算法可以在时间复杂度为 $O(n)$、空间复杂度为 $O(1)$ 的条件下解决问题。其核心思想是维护一个候选多数元素一个计数器,遍历数组时,若当前元素与候选元素相同则计数器加 1,不同则减 1,当计数器为 0 时更换候选元素。 ```java class Solution { public int majorityElement(int[] nums) { int candidate = null; int count = 0; for (int num : nums) { if (count == 0) { candidate = num; } count += (num == candidate) ? 1 : -1; } return candidate; } } ``` ### 分治法 将数组分成左右两部分,分别求出左右两部分的多数元素,然后合并结果。时间复杂度为 $O(nlogn)$,空间复杂度为 $O(logn)$。 ```java class Solution { // 计算子数组多数元素出现的个数 private int count(int[] nums, int start, int end, int num){ int count = 0; for(int i = start; i <= end; i++) { if(nums[i] == num) count++; } return count; } private int Rec(int[] nums, int start, int end) { // 当数组只有一个元素时,结束递归 if(start == end) return nums[start]; // 算出中间点,进行划分 int mid = (start + end) /2; // 得到左子数组多数元素 int left = Rec(nums, start, mid); // 得到右子数组多数元素 // 注意这里起点时mid+1 int right = Rec(nums, mid+1, end); // 合并过程 // 若左右子数组多数元素相同,则直接返回 if(left == right) return left; // 否则算出左右多数元素在整个数组出现的次数次数多的则是大数组多数元素 int leftcount = count(nums, start, end, left); int rightcount = count(nums, start, end, right); return leftcount > rightcount ? left : right; } public int majorityElement(int[] nums) { return Rec(nums, 0, nums.length-1); } } ``` ### 位运算 将数组中的元素写成二进制形式,统计每一位上 1 出现的次数,若某一位上 1 的个数超过数组长度的一半,则该位为 1,最后组合起来得到多数元素。时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$。 ```java public int majorityElement3(int[] nums) { int cur = 0; for (int i = 0, mask = 1; i < 32; i++, mask <<= 1) { int bit = 0; // 计算当前列 1 的个数 for (int j = 0; j < nums.length; j++) { if ((mask & nums[j]) == mask) { bit++; } } // 判断当前列的 1的个数 if (bit > (nums.length / 2)) { cur |= mask; } } return cur; } ``` ### 概率法 随机选择数组中的一个元素,判断其是否为多数元素,重复多次以提高找到多数元素的概率。时间复杂度平均为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$。 ```java class Solution { public int majorityElement(int[] nums) { Random r = new Random(); for (int i = 0; i < 10; i++) { int index = r.nextInt(nums.length); if(isMajor(nums,index)) { return nums[index]; } } return -1; } public boolean isMajor(int[] nums ,int index ) { int cnt = 0 ; int halfLen = nums.length/2; for (int num: nums) { if (num == nums[index]) { cnt++; } if (cnt > halfLen) { return true; } } return false; } } ```
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