169 多数元素

本文介绍了两种查找数组中多数元素的有效算法。一种是利用unordered_map统计元素出现次数,另一种是通过比较消除的方式找出出现次数超过一半的元素。这两种方法都能确保在O(n)的时间复杂度内解决问题。

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题目描述:
给定一个大小为 n 的数组,找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。

示例 1:
输入: [3,2,3]
输出: 3

示例 2:
输入: [2,2,1,1,1,2,2]
输出: 2

方法1:直接使用unordered_map进行映射
主要思路:
(1)直接将数组中的元素映射到map中,统计数量,当某个元素的数量大于一半时,直接返回该值;

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
        unordered_map<int,int> mp;
        for(int& elem:nums){
            if(++mp[elem]>nums.size()/2)//判断统计后的元素数量是否超过一半
                return elem;
        }
        return 0;
    }
};

方法2:
主要思路:
(1)有点像消消乐,使用两个变量,一个存储要比较的元素,一个存储当前剩余的可以比较消除的次数,在遍历的过程中,遇到相同的数字则将次数加一,遇到不同的数字则减一,若是遇到零,则更新新的当前元素,重新计数比较;

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
    	//统计数字的数量
        int count=0;
        //要统计的数字
        int cur_elem=nums[0];
        for(int& elem:nums){
            if(count==0){//为零,则更新新的数字
                cur_elem=elem;
                ++count;
            }
            else{
                if(cur_elem==elem)//相同,则增加数字
                    ++count;
                else//不相同,则减少数字
                    --count;
            }
        }
        return cur_elem;
    }
};
内容概要:本文档主要介绍了Intel Edge Peak (EP) 解决方案,涵盖从零到边缘高峰的软件配置和服务管理。EP解决方案旨在简化客户的入门门槛,提供一系列工具和服务,包括Edge Software Provisioner (ESP),用于构建和缓存操作系统镜像和软件栈;Device Management System (DMS),用于远程集群或本地集群管理;以及Autonomous Clustering for the Edge (ACE),用于自动化边缘集群的创建和管理。文档详细描述了从软件发布、设备制造、运输、安装到最终设备激活的全过程,并强调了在不同应用场景(如公共设施、工业厂房、海上油井和移动医院)下的具体部署步骤和技术细节。此外,文档还探讨了安全设备注册(FDO)、集群管理、密钥轮换和备份等关键操作。 适合人群:具备一定IT基础设施和边缘计算基础知识的技术人员,特别是负责边缘设备部署和管理的系统集成商和运维人员。 使用场景及目标:①帮助系统集成商和客户简化边缘设备的初始配置和后续管理;②确保设备在不同网络环境下的安全启动和注册;③支持大规模边缘设备的自动化集群管理和应用程序编排;④提供详细的密钥管理和集群维护指南,确保系统的长期稳定运行。 其他说明:本文档是详细描述了Edge Peak技术及其应用案例。文档不仅提供了技术实现的指导,还涵盖了策略配置、安全性和扩展性的考虑,帮助用户全面理解和实施Intel的边缘计算解决方案。
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