169. Majority Element(关于摩尔投票法)

本文介绍了一种寻找数组中多数元素的有效算法——摩尔投票法。该算法通过遍历数组并使用标志计数的方式筛选出出现次数超过一半的元素。文章详细解释了该算法的工作原理及其背后的逻辑。

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times.

You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array.

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
        int flag=1,x=nums[0];
        for(int i=1;i<nums.size();i++)
        {
            if(nums[i]==x)
                flag++;
            else
            {
                flag--;
                if(flag==0)
                    x=nums[i+1];
            }
        }
        return x;
    }
};

关于摩尔投票法的理解:

1、已被标志清零的元素不会是majority,因为已有相同的元素把它的flag抵消,不满足>n/2。

2、用来抵消的元素没有完全包含majority,因为用来抵消的元素不超过n/2。

3、即majority元素依然 存在于后面没有扫描的部分中,多次反复即可筛选出majority。

<think>好的,我现在需要处理用户关于摩尔投票法的详细解释和使用方法的请求。首先,我需要回顾用户提供的系统级指令和现有的引用资料,确保回答符合格式和内容要求。 用户要求回答结构清晰,分步骤解决问题,并保证真实可靠。根据提供的引用,摩尔投票法由Boyer和Moore在1981年提出,用于高效寻找数组中的绝对众数。它的核心思想是消除不同元素对,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。引用中还提到分治法和并行处理的可能性,但用户主要关注详细解释和使用示例,可能需要重点放在基本原理和具体步骤上。 接下来,我需要确保所有数学表达式用$...$格式,独立公式用$$...$$。例如,在解释绝对众数的定义时,应该用行内公式。另外,生成相关问题,可能涉及算法步骤、时间复杂度、优化或应用场景等。 用户的问题分为两个部分:算法详解和使用示例。需要将回答分成这两个部分,结构清晰。在算法详解中,要分点说明核心思想、基本步骤、数学依据,可能涉及公式如出现次数超过n/2的条件。使用示例则需要代码示例和分步解析,可能用Python代码展示,并逐行解释。 需要检查引用是否正确标注。例如,在提到绝对众数时引用[^1],算法步骤引用[^2],数学依据引用[^3],并行处理引用[^4]。确保每个引用对应正确的内容,且自然插入在段落末尾。 可能遇到的问题是如何简化复杂概念,比如消除不同元素对。需要用通俗的语言解释,比如类比投票抵消,这样用户更容易理解。同时,代码示例需要正确无误,注释清晰,展示如何初始化候选人和计数,遍历数组时的处理逻辑。 最后,生成相关问题要考虑用户可能的进一步疑问,如时间复杂度分析、优化方法、应用场景或变种问题(如n/3的情况)。这些问题应基于引用中的内容,如引用提到的分治法或并行处理,可以提出相关问题。 总结步骤: 1. 算法详解分点说明,包括核心思想、步骤、数学依据。 2. 使用示例提供Python代码和分步解释。 3. 引用标注正确,符合用户提供的引用内容。 4. 生成相关问题,覆盖时间空间复杂度、优化、应用、扩展等。 5. 确保LaTeX格式正确,特别是绝对众数的数学表达式。</think>### 摩尔投票法详解及使用示例 #### 一、算法详解 1. **核心思想** 摩尔投票法通过“元素抵消”策略寻找序列中的绝对众数(出现次数超过$n/2$的元素)。其本质是利用绝对众数的数量优势,在遍历过程中将不同元素两两抵消,最终剩余的元素即为候选答案[^3]。 2. **基本步骤** - **初始化**:候选人`candidate`设为`None`,计数器`count`设为0 - **遍历数组**: 1. 若`count=0`,将当前元素设为`candidate` 2. 若当前元素等于`candidate`,`count +=1` 3. 否则,`count -=1` - **验证结果**:再次遍历数组,确认`candidate`出现次数是否超过$n/2$[^2] 3. **数学依据** 绝对众数的出现次数满足: $$ \text{出现次数} > \frac{n}{2} $$ 因此,即使所有非众数元素都与众数抵消,至少还剩1个众数元素。 #### 二、使用示例 **Python实现代码** ```python def majority_element(nums): candidate = None count = 0 # 第一轮遍历:找出候选元素 for num in nums: if count == 0: candidate = num count += 1 if num == candidate else -1 # 第二轮验证:确认是否满足条件 verify_count = 0 for num in nums: if num == candidate: verify_count += 1 return candidate if verify_count > len(nums)//2 else None ``` **分步解析** 1. 输入数组:$[3,2,3,1,3,4,3]$ 2. 遍历过程: - 第一个3设为candidate,count=1 - 遇到2(不同元素),count=0 - count=0时,下一个3成为新candidate,count=1 - 遇到1,count=0 - count=0时,下一个3成为candidate,count=1 - 遇到4,count=0 - 最后遇到3,count=1 3. 最终candidate=3,验证出现4次(超过7/2=3.5),返回3 #### 三、算法特点 | 特性 | 说明 | |--------------|-----------------------------| | 时间复杂度 | $O(n)$,仅需两次遍历[^3] | | 空间复杂度 | $O(1)$,仅用常数空间[^2] | | 适用场景 | 存在绝对众数的数组[^1] | | 扩展性 | 可推广到出现次数超过$n/3$的情况[^4] |
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