leetcode 229. Majority Element II

数仓建模—数据语义层 如今,企业产生大量数据,需要以正确的方式进行分析才能做出重要决策。数据可能来自多个来源并采用不同的格式,这使得清楚地了解其含义和重要性成为一项挑战。这就是语义层的用武之地。语义层存在于数据仓库和最终用户使用的应用程序之间。它为用户提供了简化且一致的数据视图,无论其基础数据源的复杂性如何。该逻辑层有助于映射物理数据结构以创建概念数据模型。它定义了数据元素之间的所有规则和关系,并以业务术语提供了数据的通用词汇表。然后,用户可以轻松地与数据进行交互,而无需了解其数据源的技术知识。 阅读详情

题目:

Given an integer array of size n, find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋ times. The algorithm should run in linear time and in O(1) space.

思路:

http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4606822.html

这道题让我们求出现次数大于n/3的众数,而且限定了时间和空间复杂度,那么就不能排序,也不能使用哈希表,这么苛刻的限制条件只有一种方法能解了,那就是摩尔投票法 Moore Voting,这种方法在之前那道题Majority Element 求众数中也使用了。题目中给了一条很重要的提示,让我们先考虑可能会有多少个众数,经过举了很多例子分析得出,任意一个数组出现次数大于n/3的众数最多有两个,具体的证明我就不会了,我也不是数学专业的。那么有了这个信息,我们使用投票法的核心是找出两个候选众数进行投票,需要两遍遍历,第一遍历找出两个候选众数,第二遍遍历重新投票验证这两个候选众数是否为众数即可,选候选众数方法和前面那篇Majority Element 求众数一样,由于之前那题题目中限定了一定会有众数存在,故而省略了验证候选众数的步骤,这道题却没有这种限定,即满足要求的众数可能不存在,所以要有验证。代码如下:

class Solution {
public:
    vector<int> majorityElement(vector<int>& nums) {
        vector<int> res;
        int m = 0, n = 0, cm = 0, cn = 0;
        for (auto &a : nums) {
            if (a == m) ++cm;
            else if (a ==n) ++cn;
            else if (cm == 0) m = a, cm = 1;
            else if (cn == 0) n = a, cn = 1;
            else --cm, --cn;
        }
        cm = cn = 0;
        for (auto &a : nums) {
            if (a == m) ++cm;
            else if (a == n) ++cn;
        }
        if (cm > nums.size() / 3) res.push_back(m);
        if (cn > nums.size() / 3) res.push_back(n);
        return res;
    }
};



【知识图谱】实践篇——基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统实践:part2知识获取与图谱构建、服务搭建 前序文章:其中原项目提供了关系数据如下: 其中五列数据表示:人物1,人物2,人物1与人物2关系,人物1所属家族,人物2所属家族。关系说明:以第一列为例,贾演是贾代化的父亲。下面我们就将这个数据放到neo4j中。这些需要去连接,需要安装这个包: 程序中,我使用去读取配置文件, 其中为了保持配置全局唯一性,使用单例的写法。 后面就是创建构建关系文件,构建neo4j图谱数据了,如下: 后期可能会将构建图谱内容使用flask去生成命令行的方式构建,暂时在开发的过程查看构建情况,便于调试。导入关系后,我们再查看 阅读详情

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