数组中出现次数超过一半的数字

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#算法

本文探讨了通过排序和哈希表技术在数据查找中的高效应用，介绍了两种方法的基本原理，并通过实例展示了如何利用它们解决实际问题。

1、先排序，再查看个数；

2、hashtable，键代表对应的数，value代表对应的次数；

3、先把开始的那个数对应的value等于1，若后面的数与这个数相等，则加1，若不相等则减1，最后出现1的即为对应的数；

【算法】数组中出现次数超过一半的数字
qq_61862008的博客
11-11 688
算法练习~
php实现数组中出现次数超过一半的数字的统计方法
10-17
在PHP中统计数组中出现次数超过一半的数字，这实际上是算法题目中的一个常见问题，被称作“摩尔投票法”(Boyer-Moore Majority Vote Algorithm)的一个应用。这种问题的难点在于，如何在一次遍历数组的情况下找出这个...
数组中出现次数超过一半的数字求解
m0_57836225的博客
12-26 694
通过对这个问题的分析，我们学习了多种解决思路。排序法直观但性能稍逊，哈希统计法在特定情况下可行，分区法基于顺序统计量性能较好但可能需要改变数组内容，而消除法在不允许改变数组内容的情况下提供了一种高效的解决方案。这些方法各有优劣，在实际编程中，我们可以根据具体的需求和限制条件选择合适的方法来解决类似问题。希望这篇文章能帮助大家更好地理解和掌握数组中出现次数超过一半的数字的求解方法，在编程学习和面试中有所帮助。
数组中出现次数超过一半的数字 java
柳絮
10-22 556
数组中出现次数超过一半的数字 java 题目描述 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。如果不存在则输出0。 代码1： public class Solution { public int MoreThanHalfNum_Solutio...
BM51 数组中出现次数超过一半的数字
cqjnovo的博客
07-22 528
给一个长度为 n 的数组，数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组[1,2,3,2,2,2,5,4,2]。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。数据范围：𝑛≤50000n≤50000，数组中元素的值 0≤𝑣𝑎𝑙≤100000≤val≤10000要求：空间复杂度：𝑂(1)O(1)，时间复杂度 𝑂(𝑛)O(n)
求数组中出现次数超过一半的数字
2301_76276891的博客
08-23 430
当count为0的时候说明第一个数字出现的次数到当前循环的位置时已经被其他数字抵消，说明第一个数字出现的次数并未过半。count为0，就重新假设一个数字为所求，循环结束的时候这个假设的数字就是出现次数大于数组半数的数字。那么遍历数组的时候，遇到第一个数字，就将中间变量count+1；数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。遇到不是第一个数字的数字就将中间变量count-1；假设数组非空，并且一定存在满足条件的数字。数组长度 [1,1000]。假设数组中的第一个数字为所求。
数组中出现次数超过一半的数字 剑指offer
ljy的博客
12-18 462
数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如，输入一个长度为9的数组(1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。
39. 数组中出现次数超过一半的数字
YouMing_Li的博客
03-08 673
文章目录剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字解法一：排序Java代码解法二：哈希表Java代码解法三：摩尔投票法Java代码 剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。 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: [1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2] 输出: 2 限制： 1 <= 数组长度 <= 50000 注意：本题与主站 169 题相同：htt
【Java面试题】数组中出现次数超过一半的数字
cungudafa的博客
10-23 395
【题目】： 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。如果不存在则输出0。 【示例】： 将数组排序，如果符合条件的数存在，则一定是数组中间那个数。（比如：1，2，2，2，3；或2，2，2，3，4；或2，3，4，4，4等等），这种方法虽然容易理解，但由于...
LeetCode 数组中出现次数超过一半的数字
give it a try
04-06 190
详细 投票算法，因为众数一定会比一半多，那么最后记录的num一定会是正数，且now一定是众数的值 class Solution { public: int majorityElement(vector<int>& nums) { int num = 0,now = nums[0]; for(int i = 0;i < nums.size();i++){ if(now == nums[i]){
PHP实现找出数组中出现次数超过数组长度一半的数字算法示例
10-19
在PHP编程语言中，寻找数组中出现次数超过数组长度一半的数字是一个经典问题，通常称为“多数元素”问题。这个问题出现在各种编程面试中，是考察候选人算法和数据结构知识的重要题目。下面详细解释了在PHP中实现此...
【算法笔记】AC自动机
u012559967的专栏
12-19 801
AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
算法基础（背包问题）-完全背包
2401_87986548的博客
12-20 915
本文介绍了完全背包问题的三种典型应用场景及解法。首先通过牛客网模板题讲解基础完全背包的两种状态（不超过容量和恰好装满），给出状态转移方程和初始化技巧。其次以洛谷P1616为例展示完全背包在采药问题中的简单应用。最后通过P2918和P5662两道题，分别演示了完全背包在"至少重量"限制和动态规划与贪心结合的场景下的解法。所有解法均包含状态表示、转移方程、初始化和空间优化思路，并附参考代码实现。文章通过具体题目展现了完全背包问题的灵活应用和变通解法。
最小函数值(minval)（信息学奥赛一本通- P1370）
布心老混子
12-22 515
初始化：读取第一组函数参数，计算前 m 个值推入优先队列，建立初始的“最小m数”集合。动态更新依次读取后续 n−1 组函数参数。对于每组函数，从 x=1 开始计算。若 f(x)<q.top()：说明找到了更优解，执行pop()和push(f(x))。若 f(x)≥q.top()：触发单调性剪枝，直接break。结果输出：由于大根堆弹出顺序是从大到小，需要将元素暂存入数组，最后倒序输出以满足题目从小到大的要求。
深入解析 JVM 垃圾回收算法：经典 vs 新型 GC 算法
Knight
12-20 989
Java垃圾回收算法演进：从传统到现代 摘要： Java垃圾回收算法经历了从传统到现代的演进过程。传统算法包括标记-清除（存在内存碎片问题）、标记-整理（解决碎片但开销大）、复制算法（适合年轻代）和分代收集（区分不同生命周期对象）。现代算法如G1采用分区思想实现低停顿，ZGC和Shenandoah通过并发标记/整理实现毫秒级停顿，都基于三色标记法解决并发问题。随着JDK更新，垃圾回收技术不断优化，G1适用于可控停顿场景，而ZGC/Shenandoah更适合大内存低延迟系统，代表未来发展方向。不同算法各有优劣
数组的初始化与使用
WQlovematch的博客
12-23 349
摘要：本文介绍了C语言数组的基本概念和使用方法。数组是存储相同类型元素的连续内存结构，通过索引访问元素。文章详细说明了数组的声明、初始化（包括完全和部分初始化）、多维数组的定义和访问方式。同时讲解了基本数据类型（int、char、float、double）的特性及存储空间。通过示例代码演示了数组遍历、数据类型大小检测和简单图形绘制。最后提出了数组逆序输出的课后练习，强调数组越界访问会导致未定义行为。
day124—二分查找—最小化数组中的最大值（LeetCode-2439）
最新发布
the_dry的博客
12-24 128
摘要：给定一个非负整数数组，通过操作（将元素i减1并使其左侧元素加1）调整数组，目标是使调整后的数组最大值最小化。解决方案采用二分查找：猜测最大值并用贪心算法验证。从右向左遍历数组，将超出限制的值向左传递，最后检查首元素是否满足限制。时间复杂度为O(nlogM)，其中M是数组最大值。该方法利用单调性和贪心策略高效找到最优解。
算法基础-多源最短路
2401_87986548的博客
12-23 597
摘要：本文介绍了多源最短路问题及其Floyd算法实现。Floyd算法通过动态规划思想，以O(n³)时间复杂度计算图中所有点对的最短路径，适用于带权有向/无向图（允许负权边但不含负环）。文章详细讲解了Floyd的状态表示（f[k][i][j]）、状态转移方程（分是否经过k点两种情况）和空间优化技巧，并提供了四个典型例题的解法：1）模板题直接应用Floyd；2）寻宝问题累加路径和；3）灾后重建问题按时间动态更新；4）无向图最小环问题利用Floyd特性求解。每个问题均附完整代码实现，展现了Floyd算法的灵活应用
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