概述
目录
- 1、题目
- 2、思路1
- 3、c++代码1
- 4、java代码1
- 5、思路2
- 6、c++代码2
- 7、Java代码2
1、题目
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
进阶:
- 尝试设计时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)、空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1) 的算法解决此问题。
2、思路1
(哈希表) O ( n ) O(n) O(n)
1、使用用哈希表记录每个元素出现多少次。
2、判断每个元素出现的次数是否大于 n / 2 n/2 n/2,如果大于,则返回该数字即可。
时间复杂度分析: O ( n ) O(n) O(n)
空间复杂度分析: 至少需要额外的 O ( n ) O(n) O(n) 空间。
3、c++代码1
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
unordered_map<int, int> hash;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
{
hash[nums[i]] += 1;
if (hash[nums[i]] > nums.size() / 2)
return nums[i];
}
return 0;
}
};
4、java代码1
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
int n = nums.length;
for(int i = 0;i < n;i ++)
{
int x = nums[i];
map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
}
int res = 0;
int count = 0;
for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet())
{
if(entry.getValue() > count)
{
count = entry.getValue();
res = entry.getKey();
}
}
return res;
}
}
5、思路2
(投票算法) O ( n ) O(n) O(n)
当一个国家的总统候选人r
的支持率大于50%的话,即使每个反对他的人都给他投一个反对票,抵消掉他的支持票,他的支持票也不会被完全消耗掉。因此,我们可以假定和r
相同的数都是支持票,和r
不同的数都是反对票。
维护两个变量:候选人和他的票数
- 1、候选人初始化为
r = 0
,票数c
初始化为0
,遍历整个数组 - 2、当候选人的票数为
0
时,更换候选人,并将票数重置为1
- 3、当候选人的值和当前元素相同时,票数加
1
,否则减1
- 4、最后维护的候选人即是答案
时间复杂度分析: O ( n ) O(n) O(n) , n n n是数组的大小。
空间复杂度分析: 仅使用了两个变量,故需要 O ( 1 ) O(1) O(1) 的额外空间。
6、c++代码2
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
int r, c = 0;
for (auto x: nums)
if (!c) r = x, c = 1; //重置候选人
else if (r == x) c ++ ; //票数加一
else c -- ; //票数减一
return r;
}
};
7、Java代码2
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
int r = 0,c = 0;
for(int i = 0;i < nums.length;i ++)
{
int x = nums[i];
if(c == 0) { r = x; c = 1; } //重置候选人
else if(r == x) c ++; //票数加一
else c --; //票数减一
}
return r;
}
}
原题链接: 169. 多数元素
最后
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