数字在排序数组中出现的次数

博客围绕统计排序数组中数字出现次数展开。先给出题目,即统计排序数组中某数字出现次数。接着介绍思路,包括基本二分法定位后左右遍历计数,以及加强版二分法定位边界后单向遍历计数。最后提及给出了相应代码。

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题目描述:

统计一个数字在排序数组中出现的次数。

思路:

最基本的思路就是根据排序数组的特点进行二分法定位,定位会出出现的情况时,K可能是第一个,可能是中间某一位置,也可能在最后一个,所以定位到K后,再往左边遍历直到不为K为止,再从定位位置往右遍历直到不为K为止,这样就能计算出K的总数,除此之外,还有加强版的二分法直接定位到K的边界位置,即第一个或者最后一个K的位置,这样就能直接往一个方向遍历计数K的个数,当找第一个K位置时,当定位到K位置d时,还要确保d-1位置不为K或者小于K或者找最后一个K位置时,当找到K位置d时,还要确保d+1位置不为K。

代码:

/*找到K*/
class solution
{
	public:
		int GetK(int[] data, int k, int start, int end)
		{
			int index=0;
			int FirstKnum=0;
			int mid=(start+end)/2;
			while((end-start)>=0)
			{
				if(data[mid]>k)
				{
					end=mid;
					start=start;
				}
				else if(data[mid]<k)
				{
					start=mid;
					end=end;
				}
				else
				{
					index=mid;
					break;
				}
				//else if(data[mid]==k&&)
				mid=(start+end)/2;
			}
			int num0=index;
			int num1=index;
			while(data[num0]==k)
			{
				num0++;
				FirstKnum++;			
			}
			while(data[num1]==k)
			{
				num1--;
				FirstKnum++;
			}
			

			return FirstKnum;
		}
}

 

/*找到第一个k*/
class solution
{
	public:
		int GetFirstK(int[] data, int k, int start, int end)
		{
			int index=0;
			int FirstKnum=0;
			int mid=(start+end)/2;
			while((end-start)>=0)
			{
				if(data[mid]==k&&data[mid-1]!=k)
				{
					index=mid;
					break;
				}
				else if(data[mid]==k&&data[mid-1]==k)
				{
					start=start;
					end=mid-1;
				}
				else if(data[mid]>k)
				{
					start=start;
					end=mid-1;
				}
				else
				{
					start=mid+1;
					end=end;
				}
				mid=(start+end)/2;
			}
			while(data[index++]==k)
			{
				FirstKnum++;
			}
			return FirstKnum;
			
		}
}
/*找到最后k位置*/
class solution
{
	public:
		int GetLastK(int[] data, int k, int start, int end)
		{
			int index=0;
			int FirstKnum=0;
			int mid=(start+end)/2;
			while((end-start)>=0)
			{
				if(data[mid]==k&&data[mid+1]!=k)
				{
					index=mid;
					break;
				}
				else if(data[mid]==k&&data[mid+1]==k)
				{
					start=mid+1;
					end=end;
				}
				else if(data[mid]>k)
				{
					start=start;
					end=mid-1;
				}
				else
				{
					start=mid+1;
					end=end;
				}
			}
			while(data[index--]==k)
			{
				FirstKnum++;
			}
			return FirstKnum;
		}
		
		
}

 

<think>好的,我现在需要帮助用户找到力扣上关于“数组中出现次数超过一半的数字”的相关题目。首先,根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]到[5],可以看出用户主要关注的是剑指 Offer 39题,也就是多数元素问题。用户可能希望了解这道题的具体内容、解题思路以及相关方法。 首先,我需要确认用户提到的题目在力扣上的具体编号和名称。根据引用[1]、[2]、[3]、[4]和[5],都指向了同一道题:剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字。因此,我应该首先明确这道题的基本要求和示例。 接下来,用户可能需要了解不同的解题方法,比如哈希表统计法、排序法、摩尔投票法等。根据引用[3]和[4]提到的摩尔投票法,这种方法的时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1),是一个高效的解法。需要详细解释摩尔投票法的原理,比如票数正负抵消的机制,以及如何通过遍历数组找到众数。 然后,用户可能需要了解其他相关题目,比如力扣中的第169题“多数元素”,这与剑指Offer 39题类似,但可能有不同的输入条件或变种问题。此外,用户可能对类似的问题感兴趣,比如“求众数II”(第229题),需要找出出现次数超过n/3次的元素,这可以扩展用户的理解。 在整理回答时,需要确保符合用户给出的系统级指令,例如所有数学表达式用$...$格式,独立公式用$$...$$,并且正确使用中文。同时,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如不同解法的比较、时间空间复杂度分析、实际应用场景等。 需要验证引用的正确性,确保引用的内容与对应的题目一致。例如,引用[3]提到的推论二关于票数和的抵消机制,这确实是摩尔投票法的核心思想,需要正确引用。同时,代码示例需要符合用户提供的Python语法,并确保正确性。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能感兴趣的方向,如其他相关题目、优化方法、实际应用等,确保问题具有引导性,帮助用户深入理解该算法题的不同方面。</think>### 数组中出现次数超过一半的数字(剑指 Offer 39) #### 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。假设数组非空且总存在多数元素。 示例: 输入:`[1,2,3,2,2,2,5,4,2]` 输出:`2`(出现5次,数组长度9) --- #### 核心思路 1. **摩尔投票法** 通过**票数正负抵消**的思想,假设众数(出现次数超半数的数)的票数为$+1$,非众数的票数为$-1$。由于众数数量占优,最终剩余的数字必为众数[^3][^4]。 **步骤**: - 初始化候选值`x`和票数`votes` - 遍历数组:若票数为0,更新候选值为当前元素;否则根据当前元素是否等于候选值增减票数 - 最终候选值即为众数 ```python def majorityElement(nums): votes, x = 0, None for num in nums: if votes == 0: x = num votes += 1 if num == x else -1 return x ``` 2. **其他解法** - **哈希统计法**:统计频率,时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(n)$ - **排序法**:排序后取中间值,时间复杂度$O(n \log n)$,空间复杂度$O(1)$ --- #### 相关题目 1. **力扣169. 多数元素** 与本题完全相同,可用相同解法[^2][^5]。 2. **力扣229. 求众数II** 扩展问题:找出所有出现次数超过$\lfloor n/3 \rfloor$次的元素,需结合摩尔投票法改进[^1]。 ---
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