数组中出现次数超过一半的数字

本文介绍两种用于查找数组中最大K个元素的算法。第一种算法适用于非海量数据,通过分区策略找到目标元素;第二种算法适用于海量数据,采用多集合数据结构存储和更新结果,确保实时维护最大K个元素。

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//方案一: O(N)? 不适合海量数据
int
* maxK(int A[] , const int& n, const int& k){ if(n<k||n<=0||k<=0||A==NULL) cerr<<"Invalid Input"<<endl; int* output = new int[k](); if(n==k){ for(int i = 0; i < n; ++i) output[i]=A[i]; return output; } int r = partition(A,0,n); while(r!=k){ if(r<k) r = partition(A,r+1,n); else r = partition(A,0,r-1); } for(int i = 0; i < n; ++i) output[i]=A[i]; return output; }

int partition(int A[], int begin, int end){
  --end;
int p = A[end];
while(true){
while(A[begin]<p) ++begin;
while(A[end]>p) --end;
if(begin>=end) return begin;
swap(A[begin],A[end]);
++begin;
--end;
}
}

方案2: 海量数据。

1. 取最先K个数据

2. 对每个数据,比较他与K中最大数据,如果更小,则进行替换

3. 得到最终结果。

multiset<int>* maxK(const vector<int> &data, const int& k){
        multiset<int,greater<int>> rst;
        vector<int>::const_iterator iter = data.begin();
        for(;iter!=data.end();++iter){
               if(rst.size()<=k)
                     rst.insert(*iter);
              else{
                 int maxData = *rst.begin();
                 if(maxData>*iter){
                      rst.erase(maxData);
                      rst.insert(*iter);
                   }
               }
        }
        return rst;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/nnoth/p/3860969.html

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