Majority Element (easy)

本文介绍了一种通过迭代数组并利用出现次数超过 n/2 的元素特性,来找到数组中的多数元素的方法。通过一个实例解释了算法的工作原理,并强调了在 n/k 下取整的情况下,如何寻找 k 个不同的配对删除后的剩余元素。

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times.

You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array.


class Solution {

public:
    int majorityElement(vector<int> &num) {
        int majority = 0;
        int times = 0;
        for(int i=0;i<num.size();i++)
        {
            if (times==0)
            {
                majority = num[i];
                times = 1;
            }
            else 
            {
                if (majority==num[i])
                {
                    times += 1;
                }
                else
                {
                    times -= 1;
                }
            }
        }
        return majority;
    }

};

这个问题之所以这么去做,原因是题目中给出了一个信息,说最多数的数目大于n/2下取整。怎么利用这个信息呢,对于任何一道题,信息非常关键。如果单单说找出个数最多的数,这道题就不能这么做了。既然有这个条件,那就说明,该数组中任何两个不同的数配对删除后最后剩下的肯定是个数最多的数。配对删除并不是指真的删除,只是让形似删除。找到一个跟现在指向的数majority相同的数,就让次数加1,找到一个和现在数不同的数时就次数减1,得到的times就是配对删除后majority的次数。一堆空话,我们来举个栗子:[a,b,c,d,a,a,b,a,d],先找到a,majority=a,次数times=1;然后b和a不一样,则times-1=0;重新majority=c,times=1;。。。直到找到a后,下一个仍是a,则times=2,依次类推。总之,就是先指向一个数,用times的减1来表征配对的删除,times记录删除不同配对后,最多数字出现的次数。

那对于n/k下取整的题来说,就找k个不同的配对删除。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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