算法题/数组中出现次数超过一半的数字

本文介绍了一种使用Python实现的方法来找到数组中出现次数超过一半的数字。通过具体实例展示了如何利用set进行不同数字出现次数的统计,并给出了两种实现方式:一种是简单的函数实现,另一种则是采用面向对象的方式。

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python2.7

数组中出现次数超过一半的数字

题目:数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,请找出这个数字
例子说明:

如输入一个长度为 9 的数组{ 1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2}。由于数字 2 在数组中出现了 5 次,超过数组长度的一半,因此输出 2 。

思路:利用set,统计不同数字出现的次数

#coding:utf-8
def half_num(a):
    mid_num = len(a)/2
    all_num = list(set(a))
    for i in all_num:
        if a.count(i) > mid_num:
            return i
    return 'no one'
print(half_num([1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2]))

这里写图片描述

面向对象

#coding:utf-8
class Solution:
    def MoreThanHalfNum_Solution(self, numbers):
        self.mid_num = len(numbers)/2
        self.all_nums = list(set(numbers))
        for i in self.all_nums:
            if numbers.count(i) > self.mid_num:
                return i
        return False

s = Solution()
print(s.MoreThanHalfNum_Solution([1,2,3,2,2,2,5,4,2]))

python常用格式转换

#coding:utf-8
"""
python中常用格式转换
"""
a = '123'
#将a转为整形
b = int(a)
#将c转为str
c = str(b)
#将d转为list
d = list(a)
#将e转为str
e = "".join(d)
e1 = " ".join(d)
#将f转为list,按空格分割
f = e.split()
<think>好的,我现在需要帮助用户找到力扣上关于“数组中出现次数超过一半数字”的相关题目。首先,根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]到[5],可以看出用户主要关注的是剑指 Offer 39题,也就是多元素问题。用户可能希望了解这道题的具体内容、解题思路以及相关方法。 首先,我需要确认用户提到的题目在力扣上的具体编号和名称。根据引用[1]、[2]、[3]、[4]和[5],都指向了同一道题:剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半数字。因此,我应该首先明确这道题的基本要求和示例。 接下来,用户可能需要了解不同的解题方法,比如哈希表统计法、排序法、摩尔投票法等。根据引用[3]和[4]提到的摩尔投票法,这种方法的时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1),是一个高效的解法。需要详细解释摩尔投票法的原理,比如票正负抵消的机制,以及如何通过遍历数组找到众。 然后,用户可能需要了解其他相关题目,比如力扣中的第169题“多元素”,这与剑指Offer 39题类似,但可能有不同的输入条件或变种问题。此外,用户可能对类似的问题感兴趣,比如“求众II”(第229题),需要找出出现次数超过n/3次的元素,这可以扩展用户的理解。 在整理回答时,需要确保符合用户给出的系统级指令,例如所有学表达式用$...$格式,独立公式用$$...$$,并且正确使用中文。同时,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如不同解法的比较、时间空间复杂度分析、实际应用场景等。 需要验证引用的正确性,确保引用的内容与对应的题目一致。例如,引用[3]提到的推论二关于票和的抵消机制,这确实是摩尔投票法的核心思想,需要正确引用。同时,代码示例需要符合用户提供的Python语法,并确保正确性。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能感兴趣的方向,如其他相关题目、优化方法、实际应用等,确保问题具有引导性,帮助用户深入理解该算法题的不同方面。</think>### 数组中出现次数超过一半数字(剑指 Offer 39) #### 题目描述 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,请找出个数字。假设数组非空且总存在多元素。 示例: 输入:`[1,2,3,2,2,2,5,4,2]` 输出:`2`(出现5次,数组长度9) --- #### 核心思路 1. **摩尔投票法** 通过**票正负抵消**的思想,假设众(出现次数超半)的票为$+1$,非众的票为$-1$。由于众量占优,最终剩余的数字必为众[^3][^4]。 **步骤**: - 初始化候选值`x`和票`votes` - 遍历数组:若票为0,更新候选值为当前元素;否则根据当前元素是否等于候选值增减票 - 最终候选值即为众 ```python def majorityElement(nums): votes, x = 0, None for num in nums: if votes == 0: x = num votes += 1 if num == x else -1 return x ``` 2. **其他解法** - **哈希统计法**:统计频率,时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(n)$ - **排序法**:排序后取中间值,时间复杂度$O(n \log n)$,空间复杂度$O(1)$ --- #### 相关题目 1. **力扣169. 多元素** 与本题完全相同,可用相同解法[^2][^5]。 2. **力扣229. 求众II** 扩展问题:找出所有出现次数超过$\lfloor n/3 \rfloor$次的元素,需结合摩尔投票法改进[^1]。 ---
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