Leetcode Majority Element （投票法）

数组中多数元素查找算法

最新推荐文章于 2021-11-01 22:15:17 发布

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博客介绍了在给定大小为n的非空数组中查找多数元素的算法。多数元素指出现次数超过⌊ n/2 ⌋的元素。思路是先选候选元素，再判断其出现次数是否大于n/2，需遍历数组两次，复杂度为O(n)，还给出了完整代码。

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times.

You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array.

Example 1:

Input: [3,2,3]
Output: 3
Example 2:

Input: [2,2,1,1,1,2,2]
Output: 2

思路：

先选candidate, 再判断这个candidate出现的次数是否>n/2, 需要遍历数组两次，复杂度是O(n)

第一步，选candidate
先把candidate定为数组第0个元素，出现的次数count=1
然后往右遍历，出现这个元素时，count++，否则count–
当count减为0时，更换candidate为当前的元素
同时count回到1，
**注意是1而不是0，因为更新到当前candidate时，就已经算出现过一次了

        int count = 1;
        int index = 0;
        
        for(int i = 1; i < nums.length; i++) {
           if(nums[i] == nums[index]) {
               count++;
           } else {
               count--;
           }
            if(count <= 0) {
                count = 1;
                index = i;
            }
        }

一次遍历下来，可以确定candidate

第二步，判断这个candidate是否为majority element
再遍历一次，判断这个candidate出现的次数是否>n/2次，如果是，这个candidate就是majority element, 否则就说明majority element不存在。
*这里return -1表示majority element不存在。

		count = 0;
        
        for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if(nums[i] == nums[index]) {
                count++;
            }
        }
        
        if(count > nums.length/2) {
            return nums[index];
        }
        return -1;

完整代码：

	public int majorityElement(int[] nums) {
        int count = 1;
        int index = 0;
        
        for(int i = 1; i < nums.length; i++) {
           if(nums[i] == nums[index]) {
               count++;
           } else {
               count--;
           }
            if(count <= 0) {
                count = 1;
                index = i;
            }
        }
        
        
        count = 0;
        
        for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if(nums[i] == nums[index]) {
                count++;
            }
        }
        
        if(count > nums.length/2) {
            return nums[index];
        }
        return -1;
    }