多数投票算法是一种简单的决策算法,它通过计算每个选项的票数来确定最终的决策结果。在错误情况下,多数投票算法可能会导致不正确的决策,因为它只考虑了票数而没有考虑其他因素。
以下是一些可能导致多数投票算法出错的情况:
为了避免这些问题,可以采用其他决策算法,如加权投票算法、独立评估算法等。这些算法可以更好地处理不同的情况,并确保做出正确的决策。
算法描述 摩尔投票法(Boyer–Moore majority vote algorithm),也被称作「多数投票法」,算法解决的问题是:如何在任意多的候选人中(选票无序),选出获得票数最多的那个。...算法可以分为两个阶段: 对抗阶段:分属两个候选人的票数进行两两对抗抵消 计数阶段:计算对抗结果中最后留下的候选人票数是否有效 这样说比较抽象,我们直接来看一道题:LeetCode 169....多数元素[1] 例题:多数元素 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 投票法思路 根据上述的算法思想,我们遍历投票数组,将当前票数最多的候选人与其获得的(抵消后...至此遍历结束,求出的多数元素为元素 2。
但是如果所有参加候选人的选票都不是大多数(选票都未超过一半),那么最后站在那的代表(一个人)并不能代表所有的选票的大多数。...在本题中,显然是一定有一个候选人的选票达到大半的 算法的描述: 我们维护一个 x ,表示当前的候选人,然后维护一个 num,用来表示当前候选人的选票数 。...如果绝对众数不存在,摩尔投票会给出一个错误的解,所以一定要记得验证答案。...算法的实现 int x = 0, num = 0; for(int i = 0; i错误的解,此时需要进行一下验证 摩尔投票法的进阶: 简单的摩尔投票法只是能找到一个选票最多的
Tag : 「哈希表」、「摩尔投票」 数组中占比超过一半的元素称之为主要元素。给你一个 整数 数组,找出其中的主要元素。 若没有,返回 -1 。...if (map.get(x) > n / 2) return x; } return -1; } } 时间复杂度: 空间复杂度: 摩尔投票...这还是道「摩尔投票」模板题。...摩尔投票 :在集合中寻找可能存在的多数元素,这一元素在输入的序列重复出现并占到了序列元素的一半以上;在第一遍遍历之后应该再进行一个遍历以统计第一次算法遍历的结果出现次数,确定其是否为众数;如果一个序列中没有占到多数的元素
这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第27天,点击查看活动详情 ---- xixixi,更文无力,转攻算法简单题。...中难题畏畏缩缩,简单题我重拳出击~~ 突一突 LeetBook 列表/算法面试题汇总 冲冲冲~~ 题目:### 多数元素 给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素。...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。
算法: 典型的摩尔投票法使用场景 摩尔投票法分为两个阶段:抵消阶段和计数阶段。 1. 抵消阶段:两个不同投票进行对坑,并且同时抵消掉各一张票, 如果两个投票相同,则累加可抵消的次数; 2....备注:对于1/3,1/4.....1/n,做法就是设置n-1个投票候选人,采用摩尔投票的方法进行操作。...题目1: 超过半数的多数元素 https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/ ?...tmp { count++ } else { count-- } } return tmp } // 算法...append(res, cand1) } if count2 > len(nums)/3 { res = append(res, cand2) } return res } // 算法
反正现在AI时代,也去AI问了一下,给出了一个算法:摩尔投票算法 介绍 摩尔投票法(Boyer–Moore majority vote algorithm),也被称作「多数投票法」,是一种用来寻找一组元素中占多数元素的常数空间级时间复杂度算法...这一算法由罗伯特·S·博耶和J·斯特罗瑟·摩尔在1981年发表,也是处理数据流的一种典型算法。 其主要思想是通过不同元素之间的抵消来找到可能的主要元素候选者,并在最后验证候选者是否真正满足要求。...算法的核心在于通过遍历数组,使用两个变量来记录当前候选的主要元素及其出现的次数。如果当前元素与候选元素相同,则增加计数器;如果不同,则减少计数器。最终剩下的元素即为出现次数超过一半的主要元素。...算法可以分为两个部分: 对抗:分属两个候选人的数量进行两两对抗抵消 计数:计算对抗结果中最后留下的候选人的数量是否有效 算法的具体实现步骤 初始化两个变量:candidate用于保存候选主要元素,count
友友们 大家好 我是你们的小王同学 今天给大家带来两道经典的摩尔投票算法的题型 小王的csdn主页: (4条消息) 学好c语言的小王同学的博客_CSDN博客-c语言,力扣刷题领域博主 小王的...gitee: 比特王信哲 (bitewang) - Gitee.com 目录 1.什么是摩尔投票法 2.例题 169 多数元素 题目要求 : 解题思路: 源码附上: ...输出这个数 ⼀、排序、遍历 ⼆、摩尔投票法 摩尔投票算法是⼀种使⽤线性时间和常数空间查找⼤部分元素序列的算法。... 投票阶段:投票人之间票数进行抵消 计数阶段:计算对抗结果最后剩下的那个候选人的票数是否有效 2.例题 题目来自LeetCode 169 多数元素 题目要求 : 169....比如[4,5,6]major等于6显然是错误的 所以对于不一定存在多数的情况下 我们需要在求出major的情况下 在遍历一遍 统计count的次数是否大于数组长度的一半 1710.主要元素
上一次,我介绍了Hacker News的排名算法。它的特点是用户只能投赞成票,但是很多网站还允许用户投反对票。就是说,除了好评以外,你还可以给某篇文章差评。...用户点击进行投票,Reddit根据投票结果,计算出最新的"热点文章排行榜"。 怎样才能将赞成票和反对票结合起来,计算出一段时间内最受欢迎的文章呢?...排名算法的代码大致如下: 这段代码考虑了这样几个因素: (1)帖子的新旧程度t t = 发贴时间 - 2005年12月8日7:46:43 t的单位为秒,用unix时间戳计算。...也就是说,前10个投票人与后90个投票人(乃至再后面900个投票人)的权重是一样的,即如果一个帖子特别受到欢迎,那么越到后面投赞成票,对得分越不会产生影响。...(三) 这种算法的一个问题是,对于那些有争议的文章(赞成票和反对票非常接近),它们不可能排到前列。
一、题目 1、算法题目 “给定一个数组,返回其中的多数元素。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接: 169....多数元素 - 力扣(LeetCode) 2、题目描述 给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素。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。
上一篇文章,我介绍了Reddit的排名算法。 它的特点是,用户可以投赞成票,也可以投反对票。也就是说,除了时间因素以外,只要考虑两个变量就够了。 但是,还有一些特定用途的网站,必须考虑更多的因素。...访问者可以对你的问题进行投票(赞成票或反对票),表示这个问题是不是有价值。 ? 一旦有人回答了你的问题,其他人也可以对这个回答投票(赞成票或反对票)。 ?...排名算法的作用是,找出某段时间内的热点问题,即哪些问题最被关注、得到了最多的讨论。 在Stack Overflow的页面上,每个问题前面有三个数字,分别表示问题的得分、回答的数目和该问题的浏览次数。...以这些变量为基础,就可以设计算法了。 ? 创始人之一的Jeff Atwood,曾经在几年前,公布过排名得分的计算公式。 ? 写成php代码,就是下面这样: ?...各个算法变量的含义如下: (1)Qviews(问题的浏览次数) ? 某个问题的浏览次数越多,就代表越受关注,得分也就越高。
通过从其流程中消除这5个错误,企业才可以利用大数据更好地指导工作。
各种各样的排名算法,是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名,意味着将信息按照重要性依次排列,并且及时进行更新。...排列的依据,可以基于信息本身的特征,也可以基于用户的投票,即让用户决定,什么样的信息可以排在第一位。 ? 下面,我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法,打算分成六个部分连载,今天是第一篇。...一、Delicious 最直觉、最简单的算法,莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目,自然就排在第一位。旧版的Delicious,有一个”热门书签排行榜”,就是这样统计出来的。 ?...它的排名算法是这样实现的: ? 将上面的代码还原为数学公式: ? 其中,P表示帖子的得票数,减去1是为了忽略发帖人的投票。...知道了算法的构成,就可以调整参数的值,以适用你自己的应用程序。 觉得本文有帮助?请分享给更多人
各种各样的排名算法,是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名,意味着将信息按照重要性依次排列,并且及时进行更新。...排列的依据,可以基于信息本身的特征,也可以基于用户的投票,即让用户决定,什么样的信息可以排在第一位。 下面,我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法,打算分成六个部分连载,今天是第一篇。...一、Delicious 最直觉、最简单的算法,莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目,自然就排在第一位。 旧版的Delicious,有一个"热门书签排行榜",就是这样统计出来的。...它的排名算法是这样实现的: 将上面的代码还原为数学公式: 其中, P表示帖子的得票数,减去1是为了忽略发帖人的投票。 ...知道了算法的构成,就可以调整参数的值,以适用你自己的应用程序。
例子 正确答案在int范围,但可能答案在LL范围,取最小值时由于爆int而变为负数,错误。 ICPC济南2022 A.
算法概述-摩尔投票法.pptx PPT 转换后部分内容有误,请查看下述单独页讲解截图。...如果让你编写统计票的算法,你会如何编写? 今天,就借以「摩尔投票」算法给大家讲解一下算法的一些基础概述,以及我们通过算法能达到哪些目的,带来哪些“收益”。...正确性:合法的输入数据得出满足要求的结果; 可读性:代码易于理解,晦涩难懂的算法易于隐藏较多错误而难以调试; 稳健性:充分考虑异常情况,并且处理出错的方法不能中断算法的执行,而应是返回一个表示错误或错误性质的值...image.png 对于开发者来说,在动手编写代码前,使用上面手段先将核算算法描述出来是一种值得推荐的做法。 image.png 对于算法的基础概念有了一定认知和掌握,那我们如何求解(创建算法)呢?...第二步“算法设计”,是对处理功能的求解,即找出解决问题的处理步骤。 第三步“算法分析”,是对数学模型的建立、数据结构的选择及算法设计工作的评价、总结。
执行“多数分类(Majority classification)”任务的元胞自动机 该元胞自动机要能区分初始状态中是开状态还是关状态占多数。如果是开状态占多数,最后所有元胞就应当都变成开状态。...同样,如果是关状态占多数,最后所有元胞就应该都变成关状态。多数分类任务有点类似于选举,是在大家都只知道最近邻居政治观点下预测两个候选人谁会赢。...一个合理的想法是:“元胞应当变成邻域中当前占多数的状态。”这就好象根据你自己和邻居的多数意见来预测哪个候选人会当选。然而,这个“局部多数投票”元胞自动机并不能完成任务。 ?...实现该算法的 C# 程序 下面就是相应的 C# 源程序 MainForm.cs: 1 using System; 2 using System.Drawing; 3 using System.Windows.Forms...上图显示白色占优,结果错误。这种情况比较少见。 ? 上图显示黑色占优,结果错误。这个结果错误在于最终的迭代结果不是全黒,而混入了少量的白色元胞。
---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧...今天是力扣算法题持续打卡第45天 ---- 原题样例:多数元素 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。...3 * 104 -1000 <= numbers[i] <= 1000 numbers 按 非递减顺序 排列 -1000 <= target <= 1000 仅存在一个有效答案 ---- C#方法:投票法...思路解析 代码: public class Solution { public int MajorityElement(int[] nums) { //投票法
如果大多数将军发送了相同的指令,那么其他将军将接受这个指令并传达给士兵。如果有少数叛徒将军发送了错误的指令,那么大多数忠诚的将军可以通过多数投票的方式排除这些错误指令,并达成一致的决策。...然而,如果主将军是叛徒或出现错误,发出了错误的决策,备份将军可以通过相互比较和多数投票的方式排除错误的决策,并达成一致的决策。只有当大多数备份将军达成一致时,正确的决策才会被传达给士兵。...通过增加备份将军,RBFT算法提供了冗余的节点来容忍主节点的错误或恶意行为。即使主节点是叛徒或出现错误,只要大多数备份节点是诚实的,系统仍然能够达成共识并保持正常运行。...如果大多数节点对决策达成一致,它们将投票支持该决策。 在例子中,备份将军会验证主将军的决策,并与其他备份将军进行比较。如果大多数备份将军验证了相同的决策,它们会投票支持该决策。...通过这些阶段的组合,RBFT算法能够容忍主节点的错误或恶意行为,并通过多数投票的方式达成共识。
在这篇博客上只介绍Bagging算法及随机森林,Boosting提升算法及其他高效的算法在下一篇详细讲解。 集成算法就是通过构建多个学习器来完成学习任务,是由多个基学习器或者是个体学习器来完成的。...它可以是由决策树,神经网络等多种基学习算法组成。就像是投票表决答案一样,多数人的参与总会比一个人的观点更加准确。集成学习通过多个学习器进行结合,可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。...假设集成通过简单的投票方法结合T个基分类器,如果其中有半数基分类器正确,则集成分类就正确: 假设基分类器错误率相互独立 ,由Hoeffding不等式可知,集成的错误率为: 可以看出随着集成中个体分类器数目...T的的增加集成的错误率将指数级下降最终趋向于零。...投票机制 简单投票机制 一票否决 少数服从多数 相对多数投票法:如果同时多个标记获得最高票,册随机选择一个 加权投票法 阈值表决 贝叶斯投票机制 学习法 训练数据很多时,我们另一通过另一个学习器来进行结合
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