找出数组中重复元素最多的数

本文介绍了一种使用HashMap实现的数组众数查找算法,通过遍历数组并将元素及其出现次数存储到HashMap中,最终找到出现次数最多的元素。文章提供了完整的Java代码实现,并通过一个示例数组展示了算法的有效性。

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思路分析:

1、遍历数组,放入map中
2、key = 数组元素值、value = 该元素值出现的次数
3、注意复习HashMap的遍历方式(4种)

代码实现:
public class Test {
    public static int fun(int[] nums) {
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (map.containsKey(nums[i])) {
                map.put(nums[i], map.get(nums[i]) + 1);
            } else {
                map.put(nums[i], 1);
            }
        }
        int res = 0;
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            if (entry.getValue() > max) {
                res = entry.getKey();
                max = entry.getValue();
            }
        }
        return res;
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 5, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6};
        System.out.println(fun(arr));
    }
}

在 Python 中,可以通过多种方法找出数组重复最多元素。以下是几种常见且高效的实现方式: ### 方法一:使用 `collections.Counter` `Counter` 是 Python 标准库中的一个类,专门用于统计可迭代对象中各元素的频率。它提供了便捷的方法来查找出现次最多元素[^2]。 ```python from collections import Counter array = [0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 'aswd'] # 创建 Counter 对象并统计频次 counter_obj = Counter(array) # 获取出现次最多元素及其频次 most_common_element = counter_obj.most_common(1)[0][0] print(f"重复最多元素是: {most_common_element}") ``` --- ### 方法二:手动构建字典统计 如果不希望依赖外部模块,可以自己创建一个字典来存储每个元素的出现次,并从中筛选出最大值[^3]。 ```python def find_most_frequent(arr): frequency_dict = {} # 统计每个元素的出现次 for item in arr: if item in frequency_dict: frequency_dict[item] += 1 else: frequency_dict[item] = 1 # 寻找具有最高频率的元素 max_frequency = max(frequency_dict.values()) most_frequent_elements = [key for key, value in frequency_dict.items() if value == max_frequency] return most_frequent_elements array = [1, 4, 4, 5, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6] result = find_most_frequent(array) print(f"重复最多元素是: {result}") # 输出可能是一个列表,如果有多个元素拥有相同的最高频率 ``` --- ### 方法三:基于集合去重与列表推导式 另一种思路是对原始数组先进行唯一化处理(即转换为 set),再逐一计算这些唯一值在原数组中的量,最后选出最大的那几个[^5]。 ```python def get_max_occurrence(arr): unique_items = set(arr) # 去除重复项得到唯一的元素集合 counts = [(item, arr.count(item)) for item in unique_items] # 计算每种元素量 max_count = max(counts, key=lambda x: x[1])[1] # 找到最大量 result = [item for item, count in counts if count == max_count] # 收集达到这个量的所有项目 return result test_array = [1, 4, 4, 5, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6] output = get_max_occurrence(test_array) print(output) # 结果可能是 [4, 5], 因为两者都出现了四次 ``` 注意,在某些情况下可能会有不止一个元素共享最高的出现次;因此返回的结果通常应该设计成能容纳这种情况的形式——比如上面例子中的列表。 --- ### 性能考量 当面对非常庞大的据集时,应当优先考虑那些时间复杂度较低的技术方案。例如,虽然直接调用 `list.count()` 很直观易懂,但它每次都会重新扫描整个序列从而带来较高的开销(O(n²))。相比之下,借助哈希表原理工作的 `Counter` 或者纯手写的词频映射则只需单趟遍历就能完成任务(O(n))[^4]。 综上所述,无论是追求简洁还是灵活性,Python 都提供了解决此类问题的有效途径。
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