Leetcode Majority Element (投票法)

别再只用CANape测数据了!手把手教你用ASAP2 Studio编辑A2L文件(附MAP文件更新避坑指南) 本文深入探讨ASAP2 Studio在ECU开发中的高阶应用,特别是如何利用其编辑A2L文件并同步更新MAP文件,提升测量标定效率。文章详细解析了ASAP2 Studio的双向同步能力、MAP文件更新全流程及变量管理技巧,帮助工程师避免常见错误,优化工作流程。 阅读详情

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;
    }
PCL 读取和保存点云 PCL (Point Cloud Library) 是一个用于处理 3D 点云数据的开源库。在处理点云数据时,常见的任务包括点云的读写和可视化。PCL 提供了强大的 IO 模块来读取和写入各种格式的点云文件,并且提供了可视化模块来对点云进行渲染和显示。点云的读写与显示是很多 3D 数据处理任务的基础步骤,通过这些步骤,可以对点云进行预处理、分析和操作。 阅读详情

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