找出一个数组中超过一半相同的数

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本文介绍了一种高效算法，用于找出数组中超过一半数量的相同数值。该算法通过异或操作来实现，避免了排序和额外空间的使用，是一种实用且高效的解决方案。
 给定一个数组a,其中超过一半的数为一个定值（相同），在不进行排序。不开设额外数组的情况下，以最高的效率写出这个算法，并返回这个数 、

解法： 
        依次用数组中每个元素与其他元素 异或， 记录为0的个数（为0表示2数相等）

若为0的个数大于数组长度的一半，这个数就是要找的数。
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01-26 4818
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【题解】求出数组中超出一半的重复数和恰好一半的重复数
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02-05 361
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判定数组元素是否相等的两种方法
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08-08 3434
HsahSet,循环嵌套
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题目三： 2.23如果一个数组A[1…n]中超过半数的元素都相同时，该数组被称为含有一个主元素。给定一个数组，设计一个有效算法，确定该数组中是否含有一个主元素。如果有，找出这个元素。该数组的元素之间不一定存在顺序，如整数之间就存在顺序，可以作形如"A[i]>A[j]吗"的比较与此不同的是，该数组中的元素则不一定能做出这样的比较。（比如可以把数组中的元素设想成 GIF文件）但是，却可以在常量时...
有类似数组（1,2,3,1,1）, 若相同元素大于一半以上则输出True, 反之返回False. （可不必输入具体值）...
云计算?
05-23 168
这道题需要使用一个中介Dictionary存储相同元素的值的个数, 并且输出： int[] source = new int[]{1,2,3,1,1}; int flag = source/2; if(source.length%2 == 1) flag += 1; Dictionary<String, Int> list = new Dictionary<St...
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10-19
在PHP编程语言中，寻找数组中出现次数超过数组长度一半的数字是一个经典问题，通常称为“多数元素”问题。这个问题出现在各种编程面试中，是考察候选人算法和数据结构知识的重要题目。下面详细解释了在PHP中实现此...
Python 找出出现次数超过数组长度一半的元素实例
09-16
本示例主要关注如何找出一个数组中出现次数超过数组长度一半的元素。这个需求可能出现在寻找多数元素或者解决“多数投票”类的问题中。 首先，我们有两个不同的解决方案，分别称为“普遍性解法”和“特殊性解法”。...
【牛客网刷题】---找出数组中出现次数超过数组大小一半的数字
L19002S的博客
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【牛客网刷题】—找出数组中出现次数超过数组大小一半的数字 题目如下： 思路：本题打眼一看容易让人想到用一个计数器把每个数字都记录一边，但是这个想法是很混沌的，非常难以实现，因为这是一个无序的数组。我的方法是，先把这个数组进行升序排序，如果我们要找的这个数字存在，那么无论这个数字从arry[begin]开始出现还是arry[end]出现，它都会出现在arry[mid]的位置。用两个for循环控制，...
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Ex 2_23 如果一个数组超过半数的元素都相同时，该数组被称为含有一个主元素..._第二次作业...
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将数组A划分为两个数组A1和A2 ,各含有A的一半元素或一半多一个.若A中含有主元素x,则A1和A2中至少有一个数组含有主元素x,对A1和A2递归地计算有无主元素,若A只含有一个元素,则A的主元素就是这个元素,否则计算出A1和A2的主元素x1和x2: 若x1和x2都不存在,则A不存在主元素 若x1和x2有一个存在，则检查这个元素是否为A的主元素 若x1和x2都存在且不相等，则分别检查...
查找数组中超过出现次数超过一半的数字（找发帖水王）
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题目 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字。  解决方案： 1.如果无序，那么我们是不是可以先把数组中所有这些数字先进行排序，至于选取什么排序方法则不在话下，最常用的快速排序O（N*logN）即可。排完序呢，直接遍历。在遍历整个数组的同时统计每个数字的出现次数，然后把那个出现次数超过一半的数字直接输出，题目便解答完成了。总的时间复杂度为O（N*logN+N）。我们发现
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【代码】一个序列如果有过半相同元素，则称为主元素。设计算法找出数组A（A1,A2........A(n-1)）中的主元素。
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先列出2个牛人给出的较好的答复 方法1：既然过半，那么用这个数与其他数配对的话，剩余的数字一定还是过半的这个数字。因此可以通过不断删除不同的2个数，直到没有不同的2个数，那么这个数就是要找的数。 证明：最坏情况下，只有这个数同别的数配对，并且被删除，剩下的仍旧是这个数，因此得证。 链接：http://blog.163.com/xie_wenbin613/blog/static/1754890
数组中出现次数超过一半的数字-基于Partitoin和数据规律
09-05 291
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再遍历一遍（除了第一个数） 找最小值的索引 2 然后交换位置 {1, 2, 3,4}原理：比较两个相邻元素的大小，如果左边数据比右边大，就交换位置，然后比较下一对数据。’先遍历一遍 找到 最小值的索引 3 然后交换位置 ｛1， 3， 2， 4｝再遍历一遍（除了第前两个数） 找最小值的索引 {1, 2, 3,4}{1, 5,2,3} 比较1和5。｛1,2,3,5｝比较的是5和3。{1,2,3,5} 比较 1和2。{1,2,3,5} 比较2 和3。{1,2,3,5} 比较1和2。｛1,2,5,3｝比较5和2。
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题目：#给定一个数组，已知数组中有大量的重复数字，如何对数字进行高效的排序 思路一:Hash法 #coding=utf-8 #对大量有重复数字的数组进行排序 #给定一个数组，已知数组中有大量的重复数字，如何对数字进行高效的排序 arr = [16,13,16,3,3,13,3,4,13,101,4,4] def sort_hash(a): """ Hash法 ...
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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，请找出这个数字。例如输入一个长度为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。如果不存在则输出0。 思路： 第一步：排序 第二部：统计，有点小技巧，第i个和第i+(n/2)个要是相等则直接结束。 int MoreThanHalfNum_Solution(vector...
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最新发布
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要找出数组中出现次数超过数组长度一半的数字，可以通过以下几种方法实现。每种方法都有其特点和适用场景。 ### 方法一：基于排序的方法 通过对数组进行排序，使得相同的数字集中在一起。由于目标数字出现次数超过数组长度的一半，因此排序后的数组中间位置上的数字必定为目标数字。 ```python def find_majority_element_sort(arr): if not arr: return 0 arr.sort() mid = len(arr) // 2 return arr[mid] ``` 这种方法的时间复杂度主要由排序决定，通常为 \(O(n \log n)\)[^2]。 --- ### 方法二：哈希表统计法 使用字典（或哈希表）记录每个数字及其出现次数。遍历数组的同时更新字典中的计数器，最终找到出现次数最多的数字。 ```python from collections import defaultdict def find_majority_element_hash(arr): if not arr: return 0 counts = defaultdict(int) threshold = len(arr) / 2 for num in arr: counts[num] += 1 if counts[num] > threshold: return num return 0 ``` 此方法的空间复杂度较高，为 \(O(n)\)，而时间复杂度为 \(O(n)\)[^1]。 --- ### 方法三：摩尔投票法 这是一种高效的线性扫描算法，核心思想是通过相互抵消的方式逐步缩小范围，从而锁定目标数字。具体过程如下： - 初始化两个变量 `candidate` 和 `count`，分别表示候选数字和它的计数。 - 遍历数组时，如果当前数字与候选数字相同，则增加计数；否则减少计数。 - 当计数降为零时，替换候选数字为当前数字，并重置计数为 1。 - 最后验证候选数字是否确实满足条件。 代码实现如下： ```python def find_majority_element_vote(arr): if not arr: return 0 candidate, count = None, 0 for num in arr: if count == 0: candidate = num count = 1 elif num == candidate: count += 1 else: count -= 1 # 验证候选数字是否合法 count = sum(1 for num in arr if num == candidate) if count > len(arr) / 2: return candidate return 0 ``` 该方法的时间复杂度为 \(O(n)\)，空间复杂度仅为 \(O(1)\)[^4]。 --- ### 方法四：分治法 将数组分为两部分递归求解子问题的结果，然后合并这两个结果得出全局最优解。基本原理在于，若某个数字在整个数组中占多数地位，则它也必然会在至少一个子区间中占据主导地位。 ```python def majority_element_divide_conquer(nums, lo=0, hi=None): if hi is None: hi = len(nums) - 1 if lo == hi: return nums[lo] mid = (hi - lo) // 2 + lo left = majority_element_divide_conquer(nums, lo, mid) right = majority_element_divide_conquer(nums, mid + 1, hi) 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 left_count > right_count else right ``` 尽管分治法提供了理论上的优雅性，但在实际操作层面效率不如前三种方式优越[^5]。 --- ### 结论 综合比较以上四种方案可知，在追求高效性和低资源消耗的情况下推荐优先选用 **摩尔投票法** 或直接调用内置函数库完成任务。
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