令a[1...n]是一个整数数列,a中的整数a如果出现的次数多于[n/2],那么称a为多数元素。
有一个比较漂亮的求解法,我们用归纳法导出这个算法,这个算法的实质是基于下面的观察结论。
观察结论:在原序列中去除两个不同的元素后,那么原序列中的多数元素在新序列中还是多数元素。
其实就是遍历一遍,将互异的划掉。
递归版:
int candidate(vector<int>& nums, int m) { int j = m, n = nums.size(), cnt = 1, c = nums[m]; while(j < n-1 && cnt > 0) { j ; if(nums[j] == c) cnt ; else cnt--; } if(j == n-1) return c; else return candidate(nums, j 1); } int majorityelement(vector<int>& nums) { return candidate(nums, 0); }
非递归版:
int majorityelement(vector<int>& nums) { int res, cnt = 0; for(int num: nums) { if(cnt == 0) { res = num; cnt = 1; } else { if(num == res) cnt ; else cnt--; } } return res; }
好像这也叫摩尔投票法(不清楚,反正我在课本上学的)
还有一种不错的解法,利用位运算,将这个大多数按位来建立,从0到31位,每次统计下数组中该位上0和1的个数,如果1多,那么将结果 res 中该位变为1,最后累加出来的 res 就是过半数了
int majorityelement(vector<int>& nums) { int res = 0, n = nums.size(); for (int i = 0; i < 32; i) { int ones = 0, zeros = 0; for (int num : nums) { if (ones > n / 2 || zeros > n / 2) break; if (num & (1 << i)) ones; else zeros; } if (ones > zeros) res |= (1 << i); } return res; }
另一种显然的方法就是利用map,这里可以使用unordered_map,其本质是哈希
int majorityelement(vector<int>& nums) { unordered_map<int, int>mp; int n = nums.size(); for(int i = 0;i < n;i ) { int tmp = mp[nums[i]]; if(tmp > n/2) return nums[i]; } return -1; }