leetcode:Majority Element

本文介绍了一种使用HashMap来解决寻找数组中出现次数超过一半的元素的问题。通过遍历数组并记录每个元素出现的频率,一旦发现某个元素的出现次数超过数组长度的一半,即返回该元素。

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题意:找出数组中出现了次数大于⌊ n/2 ⌋ 次的元素

解题思路:

依然是HashMap的应用,遍历数组,然后把每个元素的次数记录下来,如果出现次数大于⌊ n/2 ⌋的元素,则返回该元素


代码:

public class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
        int i, len=nums.length;
        int index=0,times;
        if(len %2 ==0){
            times=len/2;
        }else{
            times=len/2+1;
        }
        for(i=0;i<len;i++){
            if(map.containsKey(nums[i])){
                 int a = map.get(nums[i]);
                 map.put(nums[i],++a);
            }else {
                map.put(nums[i],1);
            }
            if(map.get(nums[i]) >= times) {
                index=i;
                break;
            }
        }
        return nums[index];
    }
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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