LeetCode-229 Majority Element II

最新推荐文章于 2019-12-16 12:27:30 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：数据结构与算法

原文链接：http://www.cnblogs.com/heyn1/p/11090477.html

本文介绍了一种在O(N)时间复杂度和O(1)空间复杂度下寻找数组中出现频率超过n/3的元素的方法。通过Moore's Voting算法，我们可以在两个数组中找到两个出现次数超过一半的不同数字。文章详细阐述了解题思路，并提供了完整的C++代码实现。

题目描述

Given an integer array of size n, find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋ times.

Note: The algorithm should run in linear time and in O(1) space.

题目大意

给定一个无序的数组，要求在O（N）的时间复杂度以及O（1）的空间复杂度内查找出现次数大于 n / 3 次的数字。

示例

Input: [3,2,3]
Output: [3]

Input: [1,1,1,3,3,2,2,2]
Output: [1,2]

解题思路

经LeetCode@orbuluh的提示，应利用Moore's Voting算法进行计算，根据题意可知，在数组中最多只能找到两个符合条件的数字，因此可以将题目理解为，在两个数组中找到两个出现次数大于一半的不同数字。

复杂度分析

时间复杂度：O(N)

空间复杂度：O(1)

代码

class Solution {
public:
    vector<int> majorityElement(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size(), k = n / 3;
        int num1 = INT_MAX, num2 = INT_MAX, count1 = 0, count2 = 0;
        // 对所有数字进行投票，找出两个符合条件的数字
        for(int num : nums) {
            if(num == num1)
                ++count1;
            else if(num == num2)
                ++count2;
            else if(count1 == 0) {
                num1 = num;
                count1 = 1;
            }
            else if(count2 == 0) {
                num2 = num;
                count2 = 1;
            }
            else {
                --count1;
                --count2;
            }
        }
        // 最后需要判断找出的两个数字是否真的符合条件
        count1 = count2 = 0;
        for(int num : nums) {
            if(num == num1)
                ++count1;
            if(num == num2)
                ++count2;
        }
        
        vector<int> res;
        if(count1 > k)
            res.push_back(num1);
        if(count2 > k && num1 != num2)
            res.push_back(num2);
        
        return res;
    }
};

转载于:https://www.cnblogs.com/heyn1/p/11090477.html