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  • 2019-01-22 22:39:16

    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。

    你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在众数。

    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

    思想方法: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,如果不太理解,把代码运行下,就能想通。

    #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    int majorityElement(int* nums, int numsSize) {
    	int count = 1;
    	int zhong = nums[0];
    	for (int i = 1; i<numsSize; i++)
    	{
    		if (zhong == nums[i])
    		{
    			count++;
    		}
    		else
    		{
    			count--;
    			if (count == 0)
    			{
    				zhong = nums[i + 1];
    			}
    		}
    	}
    	return zhong ;
    }
    int main()
    {
    	int num[] = { 3, 3, 2, 3, 4, 3,2, 2, 3 };
    	int len = sizeof(num) / sizeof(int);
    	int a = majorityElement(num, len);
    	printf("%d\n", a);
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    
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  • 设计思路:给数组排序,由于众数出现次数大于n/2,所以第n/2个元素就是众数。 function mostNum(arr){ var arr2 = arr.sort((a,b)=>{return b-a;}); var zhong = arr[parseInt(arr.length/2)]; return zhong...

    方法一:

    设计思路:给数组排序,由于众数出现次数大于n/2,所以第n/2个元素就是众数。

    function mostNum(arr){
            var arr2 = arr.sort((a,b)=>{return b-a;});
            var zhong = arr[parseInt(arr.length/2)];
            return zhong;
        }

    方法二:

    设计思路:给定一个数组[32,34,32,12,78,32]

    用第一个元素跟之后的所有元素比较,如果两个元素相等,计时器count+1,并删除这个相同元素。比较完成后,把count追加到result中。

    这样第二个元素就一定跟第一个元素不相等,计数器归1,用第二元素跟之后元素相比,重复上个步骤。

    最后数组arr剩余的元素均不重复。

    result中的元素跟arr中的元素一一对应,result元素就是arr中对应元素出现的次数。俩数组长度相同。result中大于n/2的就是众数出现次数,它的index就是arr中众数的index。如果没有就是没有众数。

    function mostNum(arr){
            var halfArr = arr.length/2;//获取数组长度的二分之一
            var result=[];//用来存放arr元素出现次数
            console.log('数组长度为:'+arr.length);//打印arr长度
            for(j=0;j<arr.length;j++){//获取arr第j项元素
                var count=1;//声明计数器
                for(i=j+1;i<halfArr*2;i++){//用arr的第j项跟arrj+1之后的项相比较
                    if(arr[i]==arr[j]){//判断如果相同
                        count++;//计数器+1
                        arr.splice(i,1);//删除这个元素的重复项,只保留第一个,splice从第i项开始删除,删除一个元素
                        i--;//由于第i项被删除,第i+1项会变成第i项,所以需要重新判断
                    }
                }
                result.push(count);//把计数结果添加到result数组中
            }
            console.log('数组result:'+result);//打印result最终结果
            console.log('数组arr:'+arr);//输出arr去除重复项后的数组
            var zhong='';
            if(result.some((value,index)=>{return value>=halfArr;})==false){//判断是否存在众数
                zhong =  '没有众数';
            }else {
                result.some(function(value,index){//数组遍历
                    if(value>=halfArr){//如果计数结果中有大于arr数组一半的值,那这个值就是众数的计数结果
                        console.log(arr[index]);
                        zhong = '众数是:'+arr[index]+'<br>'+'众数出现的次数:'+value;
                    }
                });
            }
            return zhong;
        }
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  • 众数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众数。 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 题目解析 题目意思很好理解:给...

    题目描述

    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。

    你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在众数。

    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
    

    题目解析

    题目意思很好理解:给你一个数组,里面有一个数字出现的次数超过了一半,你要找到这个数字并返回。

    解法一:暴力解法

    遍历整个数组,同时统计每个数字出现的次数。

    最后将出现次数大于一半的元素返回即可。

    动画描述(来源网络)

    代码实现

    class Solution {
        public int majorityElement(int[] nums) {
            int majorityCount = nums.length/2;
    
            for (int num : nums) {
                int count = 0;
                for (int elem : nums) {
                    if (elem == num) {
                        count += 1;
                    }
                }
                if (count > majorityCount) {
                    return num;
                }
    
            }  
        }
    }
    

    复杂度分析

    时间复杂度:O(n2)

    暴力解法包含两重嵌套的 for 循环,每一层 n 次迭代,因此时间复杂度为 O(n2) 。

    空间复杂度:O(1)

    暴力解法没有分配任何与输入规模成比例的额外的空间,因此空间复杂度为 O(1)。

    解法二:哈希表法

    这个问题可以视为查找问题,对于查找问题往往可以使用时间复杂度为 O(1) 的 哈希表,通过以空间换时间的方式进行优化。

    直接遍历整个 数组 ,将每一个数字(num)与它出现的次数(count)存放在 哈希表 中,同时判断该数字出现次数是否是最大的,动态更新 maxCount,最后输出 maxNum。

    动画描述(来源网络)

    代码实现

    class Solution {
        public int majorityElement(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        // maxNum 表示元素,maxCount 表示元素出现的次数
        int maxNum = 0, maxCount = 0;
        for (int num: nums) {
          int count = map.getOrDefault(num, 0) + 1;
          map.put(num, count);
          if (count > maxCount) {
            maxCount = count;
            maxNum = num;
          }
        }
        return maxNum;
      }
    }
    

    复杂度分析

    时间复杂度:O(n)

    总共有一个循环,里面哈希表的插入是常数时间的,因此时间复杂度为 O(n)。

    空间复杂度:O(n)

    哈希表占用了额外的空间 O(n),因此空间复杂度为 O(n)。

    展开全文
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    自己整理的不算转载

    给定一个大小为 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。

    你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在众数。

    示例 1:

     

    方法一:取数组第一个元素,去循环重复一个就计数为1,没遇到一样的就减一,直到为零换下一个元素去数组碰,剩下的一定是最多的那个

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

        public static int majorityElement(int[] nums) {
            int a = nums[0];
            int count = 1;
            for(int num : nums) {
                if(num == a) {
                    count ++;
                }else {
                    count --;
                    if(count == 0) {
                        a = num;
                        count = 1;
                    }
                }
            }
            return a;
        }
    }

     

    方法二:先sort排下序,然后取最中间的那个数因为定义的是个数大于数组长度的二分之一

     

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {2,2,1,1};
        System.out.println(majorityElement(a));
    }
    
    public static int majorityElement(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        return nums[nums.length/2];
    }
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