leetcode hot100 之多数元素

最新推荐文章于 2025-05-03 18:08:53 发布

smallplum123

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分类专栏： LeetCode 文章标签： leetcode 哈希算法散列表

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smallplum123/article/details/124740835

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该博客讨论了一种在给定数组中找出出现次数超过数组长度一半的数字的方法。提供了两种思路：哈希法和排序法。哈希法通过遍历数组并使用哈希表记录每个数字出现的次数，当某数字计数超过n/2时返回该数字。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。而排序法虽然能找出主要元素，但时间复杂度较高，为O(nlogn)。代码示例中展示了哈希法的实现。

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题目

给定一个数组。其中某个数字出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 次，请找出这个数字。

输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2]
输出：2

原题链接：https://leetcode.cn/problems/majority-element/

思路

思路1

哈希法，维护一个哈希表，记录数字的次数，超过 n/2即可。

复杂度分析
- 时间复杂度 O(n)。遍历一次数组即可。实际不用遍历完就能找到结果。
- 空间复杂度 O(n)。实际储存数字最多为 n/2 个。

思路2

排序法。排序完后，下标为 n/2 的数字即是答案。

复杂度分析
- 时间复杂度 O(nlogn)。排序最快 O(nlogn)。
- 空间复杂度 O(1)。如果能在原数组中排序最好。

代码

这里只写哈希法作为示例。

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
        unordered_map<int, int> table;
        int n = nums.size();
        for (auto num: nums) {
            if (table.count(num) == 0) {
                table[num] = 0;
            }
            table[num]++;
            if (table[num] > n/2) {
                return num;
            }
        }
        return -1;
    }
};