在选举中,第 i 张票是在时间为 times[i] 时投给 persons[i] 的。
现在,我们想要实现下面的查询函数: TopVotedCandidate.q(int t) 将返回在 t 时刻主导选举的候选人的编号。
在 t 时刻投出的选票也将被计入我们的查询之中。在平局的情况下,最近获得投票的候选人将会获胜。
示例:
输入:["TopVotedCandidate","q","q","q","q","q","q"], [[[0,1,1,0,0,1,0],[0,5,10,15,20,25,30]],[3],[12],[25],[15],[24],[8]]
输出:[null,0,1,1,0,0,1]
解释:
时间为 3,票数分布情况是 [0],编号为 0 的候选人领先。
时间为 12,票数分布情况是 [0,1,1],编号为 1 的候选人领先。
时间为 25,票数分布情况是 [0,1,1,0,0,1],编号为 1 的候选人领先(因为最近的投票结果是平局)。
在时间 15、24 和 8 处继续执行 3 个查询。
提示:
1 <= persons.length = times.length <= 50000 <= persons[i] <= persons.lengthtimes是严格递增的数组,所有元素都在[0, 10^9]范围中。- 每个测试用例最多调用
10000次TopVotedCandidate.q。 TopVotedCandidate.q(int t)被调用时总是满足t >= times[0]。

本文介绍了一种算法,用于解决在给定时间和投票记录下,确定主导选举的候选人问题。该算法能够处理多达5000条投票记录,并在10000次查询中快速返回主导候选人。在平局情况下,最近获得投票的候选人将被视为领先。
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