leetcode: 169. Majority Element

本文详细介绍了三种查找众数的方法:排序法、位操作法及摩尔多数票算法,并通过实例展示了如何解决寻找出现次数超过n/3的问题。

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169. Majority Element

题目地址
这道题目实际上是一道求众数的问题,题目的关键more than ⌊ n/2 ⌋
主要有三种思路

  • 方法一:排序后取nums[n/2],时间复杂度O(nlogn)(这里使用了快排)
    由于所求数的个数一定大于[n/2],所以排序后[n/2] 的位置一定是众数
int majorityElement(vector<int>& nums) {
        int count=1;
        int n=nums.size();
        sort(nums.begin(),nums.end());
        return nums[n/2];
    }
  • 方法二:位操作 时间复杂度 O(n)
    这是之后看到大神做的一种方法(https://www.jianshu.com/p/dfd676b71ef0)在这里贴出思路和代码
    设int为32位整数。我们对这些数以二进制的形式,逐位观察,尝试构造出主要元素来。对32位中的每一位,如果1占多数,则主要元素的对应位为1,否则为0
int majorityElement(int[] nums) {
   int res=0,major=nums.length/2;
   for (int i=31;i>=0;i--){
       int pos=0;
       for(int n:nums)
          pos+=(n>>i)&1;
       pos=pos>major? 1:0;
       res|=pos<<i;
    }
    return res;
}
  • 方法三:摩尔多数票算法
    时间复杂度O(n)
    这个算法算是本题最大的收获了~很有趣的一个算法 维基百科:Moore majority vote algorithm
    基本思想就是找到两个不相同的元素然后删除,直到最后剩下的元素都相同,在数组中我们可以通过设置计数变量来实现。摩尔算法的缺点是找到的元素不一定是多数元素 需要后续验证
int majorityElement(int[] num) {

        int major=num[0], count = 1;
        for(int i=1; i<num.length;i++){
            if(count==0){
                count++;
                major=num[i];
            }else if(major==num[i]){
                count++;
            }else count--;  
        }
        return major;
    }

之后又趁热打铁做了 229. Majority Element II 题目链接
条件改为 find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋ times
将摩尔多数票算法进行拓展,就可以解决该问题。根据题意,候选元素的个数只可能是 0个,1个,2个 我们可以设置两组计算变量和候选元素变量 count1,major1count2,major2。注意:最后需要对候选元素进行验证

vector<int> majorityElement(vector<int>& nums) {
        vector<int> res;
        int n=nums.size();
        int count1=0,count2=0;
        int k1=0,k2=0;
        if(n==0)
        {
            return res;
        }
        if(n==1)
        {
            return nums;
        }
        int major1=nums[0],major2=nums[1];
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(major1==nums[i])
            {
                count1++;
            }
            else if(major2==nums[i])
            {
                count2++;
            }
            else if(count1==0)
            {
                major1=nums[i];
                count1=1;
            }
            else if(count2==0)
            {
                major2=nums[i];
                count2=1;
            }
            else
            {
                count1--;
                count2--;
            }
        }
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            if(major1==nums[j])
            {
                k1++;
            }
            if(major2==nums[j])
            {
                k2++;
            }    
        }
        if(k1>n/3)
            res.push_back(major1);
        if(k2>n/3&&major1!=major2)
            res.push_back(major2);
        return res;
    }
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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