leetcode day9 Majority Element

一、Python的知识
字典的使用：
1、创建：dict[key] = value
2、根据关键字提取相关值：

1. value = dict[key] ——这种方法如果不存在相关key的话会返回错误
   ######## 判断key是否存在 if key in dict 这样
2. value = dict.get(key, set_value)——如果不存在相关key，会返回设定值

3、字典的key只能使用不可变对象，字符串和整数是不可变对象，而list是可变对象，因此list不可作为key值：
再议不可变对象
上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

a = [‘c’, ‘b’, ‘a’]
a.sort()
a
[‘a’, ‘b’, ‘c’]
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

a = ‘abc’
a.replace(‘a’, ‘A’)
‘Abc’

a
‘abc’
虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了’Abc’，但变量a最后仍是’abc’，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

a = ‘abc’
b = a.replace(‘a’, ‘A’)
b
‘Abc’

a
‘abc’
要始终牢记的是，a是变量，而’abc’才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是’abc’，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是’abc’：

a-to-str

当我们调用a.replace(‘a’, ‘A’)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象’abc’上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串’abc’的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串’Abc’并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串’abc’，但变量b却指向新字符串’Abc’了：

a-b-to-2-strs

所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

摘自：廖雪峰的网站

4、取出dict的key和value：
for key, value in dict_count.iteritems()

二、 题目
描述：在数组中选出数目大于n/2的元素
思路：
1、我的思路比较简单，创建一个字典，key是相关元素，value是出现的次数，遍历返回大于n/2的key

class Solution(object):
    def majorityElement(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        i = 0
        dict_count = {}
        while i < len(nums):
            print i
            if nums[i] in dict_count:
                dict_count[nums[i]] += 1
            else:
                dict_count[nums[i]] = 1
            i += 1
        for key, value in dict_count.iteritems():
            if value > len(nums)/2:
                return int(key)
        return None

2、排序：把列表中的元素按升序或者降序排列，返回中间值。排序的复杂度是nlogn，返回是1，因此这也是比较好的一种方法。
3、二分法：对于左右两边，分别计算，这样的复杂度是nlogn

class Solution(object):
    def majorityElement(self, nums):
        return self.major_devide(0, len(nums)-1, nums)
    def major_devide(self, lo, hi, nums):
        if lo == hi:
            return nums[lo]        
        mid = (hi-lo)//2 + lo
        left = self.major_devide(lo, mid, nums)
        right = self.major_devide(mid+1, hi, nums)
        
        if left == right:
            return left
        
        left_count = sum(1 for i in range(lo, hi+1) if nums[i] == left)
        right_count = sum(1 for i in range(lo, hi+1) if nums[i] == right)
        
        return left if right_count < left_count else right
    

4、二、摩尔投票算法：摩尔投票算法的时间和空间都很低，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)，这也是选择遮盖算法的原因。算法原理：每次从数组中找出一对不同的元素，将它们从数组中删除，直到遍历完整个数组。由于这道题已经说明一定存在一个出现次数超过一半的元素，所以遍历完数组后数组中一定会存在至少一个元素。
算法在局部变量中定义一个序列元素(m)和一个计数器(i)，初始化的情况下计数器为0；
算法依次扫描序列中的元素，当处理元素x的时候，如果计数器为0，那么将x赋值给m，然后将计数器(i)设置为1；
如果计数器不为0，那么将序列元素m和x比较，如果相等，那么计数器加1，如果不等，那么计数器减1。
处理之后，最后存储的序列元素(m)，就是这个序列中最多的元素。
（如果不确定是否存储的元素m是最多的元素，还可以进行第二遍扫描判断是否为最多的元素）

class Solution(object):
    def majorityElement(self, nums):
        i_flag = nums[0]
        i_count = 0
        i = 0
        while (i < len(nums)):
            if i_count == 0:
                i_flag = nums[i]
            if nums[i] != i_flag:
                i_count -= 1
            else:
                i_count += 1 
            i = i + 1
        return i_flag
    

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作者：yealxxy
来源：优快云
原文：https://blog.youkuaiyun.com/u014248127/article/details/79230221
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#这些代码我都是后面补上补上