频繁出现的数值

题目大意:
给一个非降序排列的整数数组a,你的任务是对于一系列询问(i, j),回答ai,ai+1...aj中次数出现最多的值所出现的次数。

分析:
由于数列是非降序的,所以所有相等的数都会聚集在一起。这样我们就可以把整个数组进行编码。如-1,1,1,2,2,2,4就可以编码成
(-1,1),(1,2),(2,3),(4,1)
表示(a,b)数组中的a连续出现了b次。
用到以下的数据结构

num[i]表示原数组下表是i的数在编码后的第num[i]段。
left[i],right[i]表示第i段的左边界和右边界
用coun[i]表示第i段有conu[i]个相同的数。
比如输入    2 2 3 3 3 4 5 6 6 
num数组为   1 1 2 2 2 3 4  5 5 
left数组为  0 2 5 6 7
right数组为 1 4 5 6 8
count数组为 2 3 1 1 2
其中最重要的是count数组,因为我们要找出现最频繁的数字,我们已经知道count数组的元素了,只要在递推矩阵里递推最大值就可以了。
所以递推矩阵第一列,填写的不再是输入的数字,而是count数组的内容,递推到右上角时候,右上角的值就是我们要求的答案。

这样的话每次查询(L, R)就只要计算(right[L]-L+1),(R-left[R]+1)和RMQ(num[L]+1, num[R]-1)这三个值的最大值就可以了。
其中,RMQ是对coun数组进行取件查询的结果。
特殊的,如果L和R在同一个区间内的话,那么结果就是(R-L+1)
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdlib>
using namespace std;
#define MAXSIZE 100010
int num,index=0,temp,total=0;
int pos[MAXSIZE];
int leftpos[MAXSIZE],rightpos[MAXSIZE],counts[MAXSIZE];
int dp[MAXSIZE][1000];
void InitRmq(int n)
{ 
  int i,j;
  memset(dp,0,sizeof(dp));
  for(i=0;i<n;i++)
	  dp[i][0]=counts[i];
  for(j=1;(1<<j)<=n;j++)
  {
    for(i=0;i+(1<<j)<=n;i++)
	{
		dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i+(1<<(j-1))][j-1]);
	}
  }

}
int  Rmq(int L,int R,int n)
{
   int k=0;
   while((1<<k)<=n)
   {
     k++;
   }
   k--;
   return max(dp[L][k],dp[R-(1<<k)+1][k]);
}
int main()
{
 int T;
 int n,q;
 int i,j;
 int L,R;
 while(~scanf("%d",&T))
 {
   cin>>n>>q;
   memset(pos,0,sizeof(pos));
   memset(leftpos,0,sizeof(leftpos));
   memset(rightpos,0,sizeof(rightpos));
   memset(counts,0,sizeof(counts));
   for(i=0;i<n;i++)
   {
	   cin>>num;
	   if(i==0||num!=temp)
	   {
	      if(i!=0)
	  {
	   //处理前一个元素
		  counts[index]=total;
		  rightpos[index]=i-1;
       //处理本元素
	   index++;
	   total=0;
	  }
	   
	   leftpos[index]=i;
	   temp=num;
       total++;	  
	   }
	   else if(num==temp)
	   {
	     total++;
	   }
	   	if(i==n-1)
	{
	  counts[index]=total;
	  rightpos[index]=i;
	}
		pos[i]=index+1;
   }
   InitRmq(n);
   for(i=0;i<q;i++)
   {
     cin>>L>>R;
	 cout<<Rmq(L,R,n);
   }
 
 }
 return 0;
}




                
<think>好的,我现在需要回答用户关于使用众数填补缺失值的优势的问题。首先,我需要理解用户的具体需求。用户可能在进行数据预处理,特别是在处理分类数据中的缺失值,想知道为什么选择众数填补而不是其他方法,比如均值或中位数。 首先,我应该回顾相关知识,确保自己正确理解众数填补的定义和应用场景。众数是指数据集中出现次数最多的值,通常用于分类数据,例如性别、职业类别等。在机器学习中,尤其是处理分类特征时,如果某个类别存在缺失值,使用众数填补可以保持数据的一致性,避免引入不存在的类别。 接下来,我需要整理众数填补的优势。根据之前的引用资料,特别是引用[3]提到的,处理缺失值需要具体情况具体分析,而众数填补适用于分类数据。优势可能包括:保持数据分布,避免偏差;计算简单,易于实现;保持数据结构,适合分类变量;避免引入无效数值,比如在分类数据中使用均值会导致错误。 然后,我需要考虑用户可能的深层需求。用户可能在使用像scikit-learn这样的库,需要确保数据都是数值型,如引用[4]提到的。因此,可能需要强调在分类数据中使用众数的重要性,以及如何在实际操作中应用,比如使用SimpleImputer类。 此外,需要结合示例,让回答更具体。例如,在性别字段中,缺失值用众数填补,比如“男”,这样不会改变数据分布。而如果使用均值,在分类数据中是不适用的。 还要注意引用相关的资料来支持观点,比如引用[3]和引用[4],说明这些方法的实际应用和注意事项。同时,生成相关问题时要围绕数据预处理的其他方法、适用场景、工具实现等,帮助用户扩展知识。 最后,确保回答结构清晰,分点说明优势,并结合实际例子,让用户容易理解。同时检查是否符合系统级指令,比如正确使用LaTeX格式,生成相关问题,引用标识正确放置。</think>在机器学习数据预处理中,使用众数填补缺失值具有以下核心优势: ### 一、适用性优势 1. **分类数据适配性** 对性别、职业类别等**分类变量**,众数是唯一合理的集中趋势指标。例如在性别字段出现缺失时,若数据分布为$[\text{男},\text{女},\text{男},\text{缺失}]$,采用众数"男"填补更符合分类特性,避免出现均值计算时类似$\frac{\text{男}+\text{女}}{2}$的无效运算[^3] 2. **离散型数值处理** 对于整型特征如"家庭成员数",当数据呈现明显离散分布时(如$[2,3,2,2,\text{缺失}]$),众数填补比均值更能保留原始分布特征 ### 二、计算优势 $$ \text{计算复杂度} = O(n) $$ 仅需遍历一次数据即可确定出现频率最高的值,相比需要排序的中位数计算($O(n \log n)$)具有更高效率[^2] ### 三、分布保持性 对于存在明显偏态分布的连续变量(如收入数据),当缺失比例较高时,采用众数填补能避免均值填补造成的分布偏移。例如在$[5k,6k,5k,5k,\text{缺失}]$薪资数据中,众数5k比均值5.25k更能代表典型值 ### 四、实现便捷性 主流工具库均提供内置支持: ```python from sklearn.impute import SimpleImputer imp = SimpleImputer(strategy='most_frequent') # 众数填补器 imp.fit_transform(X) # 自动识别众数[^4] ```
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