算法题-分治法解决majority element

本文介绍了一个用于寻找数组中多数元素的递归算法实现。多数元素是指在数组中出现次数超过一半的元素。文章通过示例代码展示了如何使用递归方法找到多数元素,并详细解释了输入输出格式。

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题目:

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than b n 2 c times.You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array.

INPUT:

Line 1: the length of array.

Line 2: the all elements in array and split by spaces

OUTPUT:

Line 1: A single integer that is the majority element.

代码:

#include<iostream>
#include<vector>

using namespace std;

int findMajority(vector<int>& nums,int start,int end) {
	
	if (start >= end)return nums[end];
	int mid = start + (end - start) / 2;
	int m1 = findMajority(nums,start, mid);
	int m2 = findMajority(nums,mid + 1,end);

	int count = 0;
	for (int i = start; i <= end; i++) {
		if (nums[i] == m1)count++;
	}
	if (count > (end - start + 1) / 2)return m1;
	return m2;
}

int main() {
	int n;
	cin >> n;
	
	vector<int> nums;
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		int t;
		cin >> t;
		nums.push_back(t);
	}

	int res = findMajority(nums, 0, n - 1);
	cout << res;

	int c;
	cin >> c;

	return 0;
}

 

### 使用分治算法求解数组中的众数 #### 方法概述 分治法的核心思想是将一个问题分解成若干个小问题分别处理,最终通过合并这些小问题的结果得到原始问题的解答。在寻找数组中的众数时,可以通过以下方式实现: 1. 将数组分为两部分,递归地找到左半部分和右半部分的众数。 2. 合并阶段判断整个数组的众数是否存在以及其频率是否超过一半。 这种方法的时间复杂度为 \(O(n \log n)\),其中 \(n\) 是数组长度[^3]。 --- #### 示例代码 以下是使用 Python 实现的一个基于分治法的众数计算程序: ```python def count_occurrences(nums, num, low, high): """ 计算某个数字在指定范围内的出现次数 """ return sum(1 for i in range(low, high + 1) if nums[i] == num) def find_majority_element_divide_conquer(nums, low, high): """ 分治方法找众数 """ # 如果只有一个元素,则该元素可能是众数 if low == high: return (nums[low], 1) # 划分数组为左右两部分 mid = (low + high) // 2 # 左边部分的众数及其计数 left_majority, left_count = find_majority_element_divide_conquer(nums, low, mid) # 右边部分的众数及其计数 right_majority, right_count = find_majority_element_divide_conquer(nums, mid + 1, high) # 统一全局范围内这两个候选者的实际频次 total_left = count_occurrences(nums, left_majority, low, high) total_right = count_occurrences(nums, right_majority, low, high) # 返回出现次数较多的那个作为当前区间的候选人 if total_left > ((high - low + 1) / 2): # 超过区间的一半才有效 return (left_majority, total_left) elif total_right > ((high - low + 1) / 2): # 超过区间的一半才有效 return (right_majority, total_right) else: return None, 0 # 当前区间无合法众数 # 测试用例 if __name__ == "__main__": test_array = [3, 3, 4, 2, 4, 4, 2, 4, 4] result, frequency = find_majority_element_divide_conquer(test_array, 0, len(test_array) - 1) if result is not None and frequency > len(test_array) / 2: print(f"Majority Element: {result}, Frequency: {frequency}") else: print("No majority element found.") ``` --- #### 算法分析 上述代码实现了分治法来查找数组中的众数。具体过程如下: 1. **划分**:每次都将数组划分为两个大致相等的部分,并递归调用函数以获取每部分的潜在众数。 2. **统计**:对于每一层递归返回的候选者,在整个子数组上重新统计它们的实际出现次数。 3. **决策**:如果某候选者的出现次数超过了当前子数组大小的一半,则它是局部区域的有效众数;否则继续向上回溯直至根节点。 此方法利用了分治的思想有效地减少了不必要的重复运算,尽管它仍需遍历某些数据多次来进行验证操作。 --- #### 注意事项 需要注意的是,当输入的数据不存在严格意义上的多数派(即没有任何单一数值占据绝对优势地位),则应适当调整逻辑或者提前告知用户无法得出结论。 ---
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