【LeetCode】169.多数元素(三种解法)

导读:本篇文章讲解 【LeetCode】169.多数元素(三种解法),希望对大家有帮助,欢迎收藏,转发!站点地址:www.bmabk.com

问题描述

这是LeetCode上的一道算法题,博主整理了三种解题思路和方法,希望可以帮助大家提升算法的思维。

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)、空间复杂度为 O(1) 的算法解决此问题。

来源:力扣(LeetCode)
链接:169.多数元素

一、解法1(双引用暴力求解):

这是一个时间复杂度为O(n*n)的算法,也是大多数人能想出来的算法。
每次从数组中取出一个元素,扫描一遍数组,查看这个元素出现的次数,当前元素出现次数 >= n / 2,即为答案。
代码如下:

public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[]{2,2,1,1,1,2,2};
        int sum = find(arr);
        System.out.println(sum);
    }

    private static int find(int[] arr) {

        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int count=0;//设置计数器来统计每个元素出现的次数
            for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
                if (arr[i]==arr[j]){
                    count++;
                }
            }
            if (count>arr.length/2){
            //当前元素出现次数 >n / 2,即为答案
                return arr[i];
            }
        }
        return -1;
    }

二、解法2(排序后直接返回中间值):

举个例子:
在这里插入图片描述
当把这些数字排好序后,出现次数 >n / 2的元素一定是数组中间的元素。
代码如下:

public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[]{2,2,1,1,1,2,2};
        Arrays.sort(arr);
        System.out.println(arr[arr.length >> 1]);
    }

由于排序算法的时间复杂度最优最快也是O(nlogn),所以这个解法还不够完美。

三、解法3(摩尔投票法)

下面介绍一个巨牛的时间复杂度只有O(n)的算法。(这个算法适用于任何众数问题)。
在这里插入图片描述

这个问题的本质就是候选人正票数和负票数的抵消问题,由于多数元素的得票数一定是>n/2,抵消后,票数一定是一个正数,最终胜出。

	public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[]{2,2,1,1,1,2,2};
        System.out.println(majorityElement(arr));
    }


    public static int majorityElement(int[] arr) {
        // 默认候选人就是第一个元素
        int candidate = arr[0];
        int count = 1;
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] == candidate) {
                count++;
            } else {
                count--;
                if (count == 0) {
                    // 更换候选人
                    candidate = arr[i];
                    count = 1;
                }
            }
        }
        return candidate;
    }

默认候选人就是第一个元素,然后给自己投一票(count=1),如果遇到相同的票则+1,否则-1。当count为0的时候换下一个人,并且重置票数为1(count=1)。

四、 总结(摩尔投票法的推广)

摩尔投票法的应用—-众数问题
1.在一堆元素中,如果至多选择一个最多的元素,则他的票数>n/2.
2.在一堆元素中,如果之多选择两个最多的元素,则他的票数>n/3.
3.在一堆元素中,如果之多选择m个最多的元素,则他的票数>n/(m+1).

在这里插入图片描述

1.因为出现次数大于n/3的元素最多只有两个,所以最开始可以维护两个数字(num1,num2)和两个计数器(counter1,counter2);
2.遍历数组,当数组中元素和num1或者num2相同,对应的counter1或者counter2加1;
3.如果counter1或counter2为0,将遍历到的该元素赋给num1或者nums2;
4.否则counter1和counter2都减1。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

文章由极客之音整理,本文链接:https://www.bmabk.com/index.php/post/81799.html

(0)
小半的头像小半

相关推荐

极客之音——专业性很强的中文编程技术网站,欢迎收藏到浏览器,订阅我们!