算法--摩尔投票

摩尔投票就是不同国家打仗,每次打仗都两败俱伤。不管是其他国家对战,还是其他所有国家都和拥有超过士兵总数一半的国家对战。拥有超过士兵总数一半的国家对战一定是最后的胜者。

摩尔投票用于选出在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

设置一个候选人和一个计数器count。遍历数组,每次遇到和候选人一样的值则count + 1,否
则count - 1.当count == 0 时替换候选人,计数器从新机票。最后剩下的就是我们所求的众数。

169. 多数元素

给定一个大小为 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
 public int majorityElement(int[] nums) {
        int count=1;  //计数器初始化为1
        int result=nums[0];
        for(int i=1;i<nums.length;i++)
        {
            if(nums[i]==result)
               count++;
            else
                count--;
            if(count==0)
            {
                result=nums[i];
                count=1;
            }
           
        }
        return result;
    }

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于摩尔投票算法的C++实现和详细解释。首先,我得确认用户的需求是什么。用户之前提到了摩尔投票算法,并且现在希望得到C++的实现代码和解释。我需要确保回答结构清晰,并且参考之前的引用内容,但用户提供的引用中有关于Boyer-Moore算法的内容,这可能与用户的问题相关,但要注意区分。 首先,我应该回忆一下摩尔投票算法(Boyer-Moore Majority Vote Algorithm)的基本原理。这个算法用于找出数组中出现次数超过一半的元素,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。它的核心思想是通过抵消不同的元素来找到候选者,然后再验证候选者是否真的满足条件。 接下来,我需要检查用户提供的引用内容。引用[1]提到了Boyer-Moore多数投票算法,这正是用户需要的。但引用[2]讨论的是Boyer-Moore字符串匹配算法,虽然名字相似,但属于不同的算法,这里需要注意不要混淆。其他引用如图像分割算法摩尔斯电码可能不相关,但用户可能误引用了这些内容,我需要专注于正确的引用部分。 现在,我需要准备C++的代码实现。算法步骤大致如下:初始化候选者和计数器,遍历数组,如果计数器为0则更换候选者,如果当前元素等于候选者则增加计数器,否则减少计数器。最后验证候选者是否为多数元素。 在写代码时,需要注意边界条件,比如空数组的情况,以及验证步骤的必要性,因为如果数组中不存在多数元素,最后的候选者可能不满足条件。例如,数组[1,2,3]的候选者可能是3,但实际出现次数不足一半,所以必须进行二次遍历统计次数。 然后,我需要解释代码的每一步,让用户理解每个部分的作用。例如,为什么在计数器为0时更换候选者,抵消的过程如何保证最终剩下的可能是多数元素。 可能用户还会有疑问,比如算法的时间复杂度为什么是O(n),或者如何处理多个可能的候选者。不过用户当前的问题主要集中在实现和解释上,所以需要保持回答的针对性。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如算法的应用场景、如何处理多个多数元素,或者与其他算法(如哈希法)的比较。 在引用部分,引用[1]确实提到了Boyer-Moore多数投票算法,所以需要正确引用这一点,确保用户知道参考来源。同时,要避免混淆引用[2]中的字符串匹配算法,虽然名字相似,但内容不同,需要明确区分。 总结步骤:介绍算法原理,给出C++代码,详细解释代码,验证候选者的必要性,时间空间复杂度分析,应用场景,以及相关问题。确保使用正确的中文术语,代码格式正确,数学表达式用$...$包裹,如数组长度$n$。</think>### 摩尔投票算法 C++ 实现详解 #### 算法原理 摩尔投票算法(Boyer-Moore Majority Vote Algorithm)用于在$O(n)$时间、$O(1)$空间内找出数组中出现次数超过$\frac{n}{2}$的元素。核心思想是通过**抵消策略**:不同元素相互抵消,最终剩余的候选者可能是多数元素[^1]。 #### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; int majorityElement(vector<int>& nums) { int candidate = -1, count = 0; // 第一阶段:抵消过程 for (int num : nums) { if (count == 0) { candidate = num; count = 1; } else { count += (num == candidate) ? 1 : -1; } } // 第二阶段:验证候选者 count = 0; for (int num : nums) { if (num == candidate) count++; } return (count > nums.size()/2) ? candidate : -1; // 返回-1表示无多数元素 } ``` #### 代码解析 1. **初始化** - `candidate`存储当前候选元素,初始值为无效值 - `count`记录候选元素的净优势值 2. **抵消阶段** - 遍历数组时,若`count=0`,将当前元素设为候选者(相当于开启新抵消周期) - 遇到相同元素`count+1`,不同元素`count-1` $$ \text{最终候选者满足:count} \geq 0 $$ 3. **验证阶段** - 必须二次遍历统计候选者的真实出现次数 (当数组中不存在多数元素时,抵消阶段可能产生错误候选者) #### 复杂度分析 | 阶段 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |------------|------------|------------| | 抵消过程 | $O(n)$ | $O(1)$ | | 验证过程 | $O(n)$ | $O(1)$ | | **总计** | $O(n)$ | $O(1)$ | #### 应用场景 1. 实时数据流中的频繁项检测(如日志分析) 2. 选举计票系统快速统计领先者 3. 数据压缩中的高频模式识别
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值