从第一个数开始
count=1
,遇到相同的就加1
,遇到不同的就减1
,减到0
就重新换个数开始计数,总能找到最多的那个 ——leetcode此题热评
哈喽,大家好,我是一条 糊涂算法,难得糊涂 昨天面试字节,切实感受到了刷算法带来的提升 生命不息,刷题不止
难度:简单
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。
一条开始采用的hashmap计数法
,不用想,结果肯定超时了
足足17ms
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (map.containsKey(nums[i])){
map.put(nums[i],map.get(nums[i])+1);
if (map.get(nums[i])>nums.length/2){
return nums[i];
}
}else {
map.put(nums[i],1);
}
}
return nums[0];
后来发现有个方法叫摩尔投票
「摩尔投票法」
核心就是对拼消耗。
玩一个诸侯争霸的游戏,假设你方人口超过总人口一半以上,并且能保证每个人口出去干仗都能一对一同归于尽。最后还有人活下来的国家就是胜利。
那就大混战呗,最差所有人都联合起来对付你(对应你每次选择作为计数器的数都是众数),或者其他国家也会相互攻击(会选择其他数作为计数器的数),但是只要你们不要内斗,最后肯定你赢。
最后能剩下的必定是自己人。
count=1
,多数元素cur=numsp[0]
count++
count--
count==0
,更换cur
的值理解了摩尔投票法后,良心推荐一道进阶的题目:求众数Ⅱ
所有
leetcode
代码已同步至github https://github.com/lbsys/leetcode/tree/master/src/leetcode/editor/cn 欢迎star
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
int cand_num = nums[0], count = 1;
for (int i = 1; i < nums.length; ++i) {
if (cand_num == nums[i]) {
++count;
}else if (--count == 0) {
cand_num = nums[i];
count = 1;
}
}
return cand_num;
}
}
复杂度分析