投票算法

最新推荐文章于 2023-04-15 15:43:09 发布
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分类专栏： leetcode简单题 文章标签： 算法 leetcode
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多数投票算法

leetcode题169多数元素
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。
从第一个元素开始，遇到相同的就count就+1，遇到不同的count就-1，遇到0就重新开始计数。
完美配对：对于每一个多数元素都有一个非多数元素与其相消，最终多数元素出现的次数大于 ⌊ n/2 ⌋ ，所以最终剩下多数元素。
不完美配对：非多数元素与非多数元素相消过，最终剩下的还是多数元素。

【机器学习-19】集成学习---投票法（Voting）
qq_38614074的博客
04-25 1万+
集成学习是一种强大的机器学习方法，它通过构建并结合多个学习器（也称为“基学习器”或“弱学习器”）的预测结果来完成学习任务。集成学习的主要目的是通过结合多个学习器的预测结果来提高模型的泛化能力和鲁棒性，降低单一学习器可能存在的过拟合或欠拟合风险。集成学习的基本原理在于，不同的学习器往往具有不同的偏差和方差特性，它们在各自的训练数据集上可能会产生不同的预测结果。当我们将这些学习器的预测结果进行某种形式的结合时，可以期望它们的偏差和方差特性能够相互抵消或互补，从而得到更加稳定和准确的预测结果。
基于paillier算法的同态加密电子匿名投票系统
01-16
使用了paillier算法的同态加密技术，实现了数字匿名投票系统。 这是一个demo。 但实现了加密流程的所有功能。 需要使用数据库。 需要的话请联系我要数据表 mulming@163.com. 同时有密码学的同伴。欢迎相互交流
【算法与数据结构】投票算法
zzbro
06-04 1372
投票算法介绍
多数投票算法（Majority Vote Algorithm）
weixin_30732825的博客
06-05 349
在面试题中经常会出现这样一个题目，给一个数组，其中含有N个非负元素，让你求出数组中出现次数超过一半的数字。 看到这个问题我们首先想到的可能是暴力的解法，那就是将数组排个序，输出中间的元素就行了，因为如果出现次数超过一半的话排完序后中间的那个元素肯定是我们需要求的值。 这样做的话排序的时间复杂度一般来说是O(NlogN)，那么有没有时间复杂度为n的算法呢？ 答案当然是有的，有这...
Adaptive Fault Masking With Incoherence Scoring：用于测试各种投票算法的 Matlab 仿真环境-matlab开发
06-01
Matlab 中的这个模拟环境是为测试“自适应故障屏蔽与不连贯评分”论文中解释的各种投票算法而构建的。 论文请点击http://www.oncubilim.net/HataDuzeltMateryal/Hata0801/AdaptiveFaultMasking.pdf 要开始模拟，请...
Boyer-Moore 投票算法
Hyram的博客
06-10 587
刷题遇到要求时间复杂度 O(n) 和空间复杂度 O(1)的算法题(求主元素)，看到题解中的投票算法很不错，就记录了下来！
matlab 投票法_二维解析张量投票算法研究
weixin_39632698的博客
12-29 1642
张量投票(Tensor voting)理论是一种经典的显著性结构特征推理理论, 最初由南加利福尼亚大学Guy等首先提出[.其基本思想源于心理学领域的Gestalt原理, 即:人类视觉系统趋于根据某种准则将所提取到的图像特征按照某种规律编组为更高层的结构[.张量投票本意在于从带有强噪声、离群点的三维点云中推理隐含的结构特征[.在随后的近20年中, 张量投票因其强大的显著性结构推理能力受到了国内外学者...
Boyer-Moore投票算法（图解）（Leetcode每日一题-排序）（2023.4.15）
2303_77480410的博客
04-15 448
阶段：在抵消阶段最后得到的抵消计数只要不为 0，那这个候选人是有可能超过一半的票数的，但这不意味着这个候选人的票数一定能超过一半，例如 [A, B, C] 的抵消阶段，最后得到的结果是 [C,1]，C 候选人的票数也未能超过一半的票数。三个小人中产生最多两个候选人，即最多有两个人在数组中出现的次数大于1/3，必定有一个人的出现次数小于1/3.阶段：两个不同投票进行对坑，并且同时抵消掉各一张票，如果两个投票相同，则累加可抵消的次数；输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2]输入：nums = [1]
「10」民主投票法——KNN的秘密
Machine Learning with Tutors
02-14 2547
KNN，全称是K-Nearest Neighbor，也就是最近邻算法。这个算法虽然没有雅典制度那么历史悠久，但也比我们想象的要古老。Cover 和 Hart 早在 1968 年就提出了最初的邻近算法，用于解决分类的问题。我们在前几期提到了分类问题的本质，大家可以回忆一下当作复习。它是所有机器学习分类算法中最简单的方法之一，如果你已经回忆了前几期的文章，那么一定会反应过来，它同时也可以被用来做回归算法。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。...
算法整理：Boyer-Moore 投票算法
qq_40206371的博客
07-09 2393
1，基本思想 Boyer-Moore 投票算法的基本思想是：在每一轮投票过程中，从数组中删除两个不同的元素，直到投票过程无法继续，此时数组为空或者数组中剩下的元素都相等。 如果数组为空，则数组中不存在主要元素； 如果数组中剩下的元素都相等，则数组中剩下的元素可能为主要元素。（可能的原因是，如果是这样的一个数组[1,2,3]，那么剩下的元素是3，但是3并不是数量超过一半的元素。） 2，主要步骤 Boyer-Moore 投票算法的步骤如下： 维护一个候选主要元素 candidate 和候选主要元素的
一种去中心化的匿名投票方案
adwen2009的博客
10-10 1436
前言 ​ 投票这个事不管在现实世界还是互联网世界都是很常见的。在现实世界中，大家可以面对面的实名投票，或者使用投票箱混淆投票达到匿名投票的目的。在互联网，为了避免刷票，在投票前，投票应用基本上都会要求获取用户的个人信息， 就算是微信小程序投票，也会获取个人的微信头像，微信id等个人信息。根据这些信息多半能够对应的上谁是谁，因为圈子就这么大。那有没有一种方法像使用投票箱一样达到匿名投票的效果呢？答案...
Moore's voting最大投票算法
淡然坊
07-03 2591
最近在刷LeetCode的题的时候，发现一个特别巧妙的算法：Moore’s voting algorithm。 这个算法是解决这样一个问题：从一个数组中找出出现半数以上的元素。 Moore的主页上有这个算法的介绍：A Linear Time Majority Vote Algorithm和这个算法的一个简单示例演示：演示链接。 算法的基本思想 每次都找出一对不同
投票法的原理和案例分析
Xiao_Spring的博客
04-14 2409
前言
28. Fabric2.2 + 基于环签名的匿名投票-2
菜鸟的博客
04-19 1023
> 上节课测试Golang版本的环签名算法，本节课设计电子投票场景、开发智能合约以及编写测试客户端。
多数投票算法
qq_42058590的博客
11-11 3302
多数投票算法是一种用O(1)的空间复杂度，来求出数组中众数的算法： 其实这个算法十分好理解，最直观的说，我们要再数组中找到大于n/k的数，首先我们要明白一件事，举个例子，k=2，这时候，整个数组中比n/2还要多的数只有可能是一个，而k=3时，数组中比n/3还要多的数最多也只能有两个，同理可得，当为k的时候，数组中出现这种元素的个数最多只有可能有k-1个。 所以，到这里，我们可以设k-1个候选人...
摩尔投票算法c++
最新发布
05-12
<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于摩尔投票算法的C++实现和详细解释。首先，我得确认用户的需求是什么。用户之前提到了摩尔投票算法，并且现在希望得到C++的实现代码和解释。我需要确保回答结构清晰，并且参考之前的引用内容，但用户提供的引用中有关于Boyer-Moore算法的内容，这可能与用户的问题相关，但要注意区分。 首先，我应该回忆一下摩尔投票算法（Boyer-Moore Majority Vote Algorithm）的基本原理。这个算法用于找出数组中出现次数超过一半的元素，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。它的核心思想是通过抵消不同的元素来找到候选者，然后再验证候选者是否真的满足条件。 接下来，我需要检查用户提供的引用内容。引用[1]提到了Boyer-Moore多数投票算法，这正是用户需要的。但引用[2]讨论的是Boyer-Moore字符串匹配算法，虽然名字相似，但属于不同的算法，这里需要注意不要混淆。其他引用如图像分割算法和摩尔斯电码可能不相关，但用户可能误引用了这些内容，我需要专注于正确的引用部分。 现在，我需要准备C++的代码实现。算法步骤大致如下：初始化候选者和计数器，遍历数组，如果计数器为0则更换候选者，如果当前元素等于候选者则增加计数器，否则减少计数器。最后验证候选者是否为多数元素。 在写代码时，需要注意边界条件，比如空数组的情况，以及验证步骤的必要性，因为如果数组中不存在多数元素，最后的候选者可能不满足条件。例如，数组[1,2,3]的候选者可能是3，但实际出现次数不足一半，所以必须进行二次遍历统计次数。 然后，我需要解释代码的每一步，让用户理解每个部分的作用。例如，为什么在计数器为0时更换候选者，抵消的过程如何保证最终剩下的可能是多数元素。 可能用户还会有疑问，比如算法的时间复杂度为什么是O(n)，或者如何处理多个可能的候选者。不过用户当前的问题主要集中在实现和解释上，所以需要保持回答的针对性。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，比如算法的应用场景、如何处理多个多数元素，或者与其他算法（如哈希法）的比较。 在引用部分，引用[1]确实提到了Boyer-Moore多数投票算法，所以需要正确引用这一点，确保用户知道参考来源。同时，要避免混淆引用[2]中的字符串匹配算法，虽然名字相似，但内容不同，需要明确区分。 总结步骤：介绍算法原理，给出C++代码，详细解释代码，验证候选者的必要性，时间空间复杂度分析，应用场景，以及相关问题。确保使用正确的中文术语，代码格式正确，数学表达式用$...$包裹，如数组长度$n$。</think>### 摩尔投票算法 C++ 实现详解 #### 算法原理 摩尔投票算法（Boyer-Moore Majority Vote Algorithm）用于在$O(n)$时间、$O(1)$空间内找出数组中出现次数超过$\frac{n}{2}$的元素。核心思想是通过**抵消策略**：不同元素相互抵消，最终剩余的候选者可能是多数元素[^1]。 #### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; int majorityElement(vector<int>& nums) { int candidate = -1, count = 0; // 第一阶段：抵消过程 for (int num : nums) { if (count == 0) { candidate = num; count = 1; } else { count += (num == candidate) ? 1 : -1; } } // 第二阶段：验证候选者 count = 0; for (int num : nums) { if (num == candidate) count++; } return (count > nums.size()/2) ? candidate : -1; // 返回-1表示无多数元素 } ``` #### 代码解析 1. **初始化** - `candidate`存储当前候选元素，初始值为无效值 - `count`记录候选元素的净优势值 2. **抵消阶段** - 遍历数组时，若`count=0`，将当前元素设为候选者（相当于开启新抵消周期） - 遇到相同元素`count+1`，不同元素`count-1` $$ \text{最终候选者满足：count} \geq 0 $$ 3. **验证阶段** - 必须二次遍历统计候选者的真实出现次数 （当数组中不存在多数元素时，抵消阶段可能产生错误候选者） #### 复杂度分析 | 阶段 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |------------|------------|------------| | 抵消过程 | $O(n)$ | $O(1)$ | | 验证过程 | $O(n)$ | $O(1)$ | | **总计** | $O(n)$ | $O(1)$ | #### 应用场景 1. 实时数据流中的频繁项检测（如日志分析） 2. 选举计票系统快速统计领先者 3. 数据压缩中的高频模式识别
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