文章目录

    • 题目描述
    • 解法一:暴力解
    • 解法二 排序法
    • 解法三:Boyer-Moore 投票算法 (最优解)

题目描述

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解法一:暴力解

定义一个数组C用于存放nums数组中每个数出现的次数,然后再遍历C,判断C【i】是否大于⌊ n/2 ⌋,如果是,则返回该元素(计数排序)
代码实现:

class Solution {
public:int majorityElement(vector<int>& nums) {int n = nums.size();//需要使用哈希表unordered_map<int,int> counts;for(int i=0;i<n;i++){counts[nums[i]]++;}//遍历哈希表for(auto const&pair:counts){if(pair.second>n/2){return pair.first;}}return -1;}
};

执行结果:
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复杂度分析:
时间 O(n)
空间 O(n)

解法二 排序法

先排序nums,如果存在一个数出现的次数超过了数组长度的一半,那么将数组排序后,这个数必然会出现在数组中间的位置。
代码实现

class Solution {
public:int majorityElement(vector<int>& nums) {int n = nums.size();sort(nums.begin(),nums.end());return nums[n/2];}
};

执行结果
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复杂度分析
时间:排序的时间复杂度为O(nlogn)
空间:O(1)

解法三:Boyer-Moore 投票算法 (最优解)

思路: 这是一个非常巧妙的算法。可以想象成不同阵营的人进行“消耗战”。

  1. 我们维护一个 candidate (候选人) 和一个 count (计数器)。
  2. 遍历数组,如果 count 为 0,就将当前元素设为 candidate。
  3. 如果当前元素和 candidate 相同,count 加 1。
  4. 如果当前元素和 candidate 不同,count 减 1 (相当于一组“同归于尽”)。
  5. 由于众数的数量超过了其他所有数字数量的总和,它最后一定会留下来成为 candidate。

实现代码

class Solution {
public:int majorityElement(vector<int>& nums) {int n = nums.size();int candidate=0,count=0;for(int i=0;i<n;i++){if(count==0){candidate=nums[i];}if(candidate==nums[i]){count++;}else{count--;}}return candidate;}
};

执行结果
在这里插入图片描述

复杂度分析
时间O(n)
空间O(1)

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