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:本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要:本文设计了一种,采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器,替代传统继-32MT电器控制方式,提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器,替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水,实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式,支持,通过GX Works2软件编写梯形图程序,实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物,并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能,提升了使用的,并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元,完成了启动、进水器件选型,软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计,并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群:自动化套控制流程。此外、电气工程及相关,还利用MCGS组态软件构建专业本科学生,具备PL了人机交互C基础知识和梯界面,实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标:I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法;②学习,体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群:电气;③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事;④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者;具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议:建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标:①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目,帮助学生掌握PLC控制系统的设计,重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法;②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案;③思路,深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议:建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践,重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制,关注I/O分配与硬件接线的对应关系,并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
<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
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