我及其喜欢这个算法，代码简洁高效，只用了一遍遍历。不过它的核心思想我还没有参透，用这个代码一步步调试过，但是没有时间细细思考为什么这个算法可以得到正确答案，以后有时间了再来挖坟
给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。
多数投票问题，可以利用 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 来解决这个问题，使得时间复杂度为 O(N)。
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
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。
符合直觉的做法是利用额外的空间去记录每个元素出现的次数，并用一个单独的变量记录当前出现次数最多的元素。
推论一： 若记众数的票数为+1，非众数的票数为-1,则一定有所有数字的票数和> 0。推论二： 若数组的前a个数字的票数和=0，则数组剩余(n-a)个数字的票数和一定仍> 0，即后(n- a)个数字的众数仍为x。
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
众数和中位数 📊 题目 📝 众数是指一组数据中出现次数多的数 📈 众数可以是多个 😄 中位数是指把一组数据从小到大排列，最中间的那个数， 如果这组数据的个数是奇数，那最中间那个就是中位数 如果这组数据的个数为偶数，那就把中间的两个数之和除以 2 就是中位数 📐 查找整型数组中元素的众数并组成一个新的数组 求新数组的中位数 🤔 输入 📥 输入一个一维整型数组，数组大小取值范围 0 < n < 1000 数组中每个元素取值范围， 0 < e < 1000 💻 输出 📤 输出众数组成的新数组的中位数 😊 题解地址
平均数，江湖人称“均值”，是一帮数字里的“老大”，它把一伙数字的总和给分了，分给每个数字一样多。就像是帮派里的老大，把抢来的金银财宝平均分给手下的兄弟们。
a是数组名，所以指向数组首元素；p=a+8：a向右偏移8个字节，指向‘9’。p - 3也就是向左偏移3个字节，对于%s打印：遇到\0停止打印，打印出6789
其实就是找众数，可以用哈希表记录每个元素的出现次数，然后返回最多的，或者排序一下返回中间位置的数
把众数的票数记为+1，非众数票数记为-1，如果众数出现的次数超过数组长度的一般，则一定会有所有的数字的票数和>0
这是求解众数的升级版： 【每日算法Day 90】5种方法：求解数组中出现次数超过一半的那个数[2]但是这题没有保证一定存在满足条件的数，不过不要紧。
这是南京博物院最近推出的“时光宝盒”的小游戏，来自我们为南博打造的公众数字服务平台。
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。
MapReduce（分治算法的应用） 是 Google 大数据处理的三驾马车之一，另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。
Python，是唯一一个，我会写的语言！而数据挖掘学习小组，也选了Python。好开心！
小码匠：唔，我明白了，这个看起来的确不难，用一句你们“码农”界的行话，“开撸代码”，走起。
在求众数集合的时候有一个技巧，因为题目中众数是可以有多个的，所以一般的方法需要遍历两遍才能求出众数的集合。
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今天我们用的是一个新的数据集，也是在kaggle上的一个比赛，大家可以先去下载一下：
所谓众数，源于这样的一个题目：一个长度为len的数组，其中有个数出现的次数大于len/2，如何找出这个数。
第一种方法最直接，直接使用Python的库collections里的方法Counter，直接统计所有元素出现的次数，返回最大次数的元素即可。
不知不觉二叉树已经和我们度过了「三十三天」，代码随想录里已经发了「三十三篇二叉树的文章」，详细讲解了「30+二叉树经典题目」，一直坚持下来的录友们一定会二叉树有深刻理解了。
本方法是最简单易懂的方法，但是直接使用API来题解不能达到出题者的目的。因此还需要寻找更优解。
广告主advertisers,显然是指想为自己的品牌或者产品做广告的人，例如宝马、Intel、蒙牛……
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
这个方法最简单，用哈希表记录每个数字出现的次数，最后看哪个数字次数超过一半就行了。
众数是描述数据集中趋势的一种方式，它特别适用于分类数据和顺序数据。在实际应用中，众数可以帮助我们了解数据的集中趋势，尤其是在数据分布不均匀时。
中位数（又称中值，英语：Median），统计学中的专有名词，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
集中趋势（Central Tendency）是指一组数据项某一中心值靠拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在。
二叉树篇，我们总共做了有关二叉树的遍历方式、求解二叉树的属性、对二叉树的修改以及构造等这几类的题型， 总结下来就是对二叉树的各种遍历方式的不同程度应用。
明确一点就是众数最多只能有2个，如果两个数出现的次数分别为a和b，a>n/ 3,b>n/3，这两个数为众数，设其他数字的出现次数为c，那么a+b+c=n，有a+b>2n/3，c<n/3，因此最多只能有两个众数。
一个长度为N的列表，出现次数大于\left \lfloor N/2 \right \rfloor的数为这个列表的众数。
首先我们给出背景：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。
有时候，把握问题的核心是当务之急。你的核心竞争力是什么？认识事物，要抓重点，抓事物的本质。这个方法论，也是一个很好的学习之道。 从一大堆数字中看出模式和趋势可能不容易，而求出平均数通常是把握全局的第一步。在认识数据的过程中，我们需要全局意识和整体观念，通过数据的平均数能够迅速找出数据中最具代表性的数字，从而得出重要的结论。统计世界中几个表示集中趋势的重要统计量：均值、中位数和众数。通过学习和理解，从而有效地汇总数据，尽可能得出简单而有用的结论。 均值 均值，平均数的一般量度。 计算大量平均数的一个常用方法，
作者：王陆勤 有时候，把握问题的核心是当务之急。你的核心竞争力是什么？认识事物，要抓重点，抓事物的本质。这个方法论，也是一个很好的学习之道。 从一大堆数字中看出模式和趋势可能不容易，而求出平均数通常是把握全局的第一步。在认识数据的过程中，我们需要全局意识和整体观念，通过数据的平均数能够迅速找出数据中最具代表性的数字，从而得出重要的结论。统计世界中几个表示集中趋势的重要统计量：均值、中位数和众数。通过学习和理解，从而有效地汇总数据，尽可能得出简单而有用的结论。 均值 均值，平均数的一般量度。 计算大量平均
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[题目来源](408 时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) - 多数元素 - 力扣（LeetCode）)
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样，现在被炒得很热，但是数据分析究竟在分析些什么呢？很多新人可能被唬住了，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 总体概览指标： 总体概览指标又称统计绝对数，是反映某一数据指标的整体规模大小，总量多
我们知道在Excel中以及Power Query中都有众数的函数，但是Power Pivot中却没有。
平静心湖起涟漪，开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业，时间充裕的时候尽量高质量完成，忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定，可能会迟到，但不会缺席。
其中np.bincount方法返回了一个长度为nums最大值的列表，列表中的每个值代表其索引位数值出现在nums中的次数，例如
给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。
导读：我们在数据处理时，要小心各种陷阱！人们习惯使用统计数据来简化事物描述，但错误的统计方法不仅不能反映事实，还会让数据变得毫无意义。
定义：一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 测度：寻找数据的水平代表值或中心值 常用的测度指标：①均值②中位数③众数
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