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数组中出现次数超过一半的数字~

2021-10-13 18:34:46 阅读：154 来源： 互联网

标签：count 数字 nums 票数次数数组众数 data

读前福利

问题描述

给一个长度为 n 的数组，数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组[1,2,3,2,2,2,5,4,2]。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。

示例：

输入：[1,2,3,2,2,2,5,4,2]

输出：2

分析问题

哈希表法

我们最容易想到的方法就是使用哈希表法，去统计每个数字出现的次数，即可很容易的求出众数。

def majorityElement(nums):
    #用字典来保存每个数字出现的次数
    data_count = {}
    for x in nums:
        if x in data_count:
            data_count[x] = data_count[x] + 1
        else:
            data_count[x] = 1
    max_value=0
    max_key=0
    #遍历字典，取出次数最大的
    #因为题目说给定的数组一定存在众数
    #所以最大的次数就是众数
    for key in data_count:
        value=data_count[key]
        if value>max_value:
            max_value=value
            max_key=key
    return max_key

data=[1,2,3,2,2,2,5,4,2]
print(majorityElement(data))

该算法的时间复杂度是O(n)，空间复杂度也是O(n)。

排序算法

我们将数组进行排序，那排序后的数组的中点一定就是众数。

def majorityElement(nums):
        #将数组排序
        nums.sort()
        #返回排序数组中的中点
        return nums[len(nums) // 2]

data=[1,2,3,2,2,2,5,4,2]
print(majorityElement(data))

Boyer-Moore 投票算法

这道题最经典的解法是Boyer-Moore 投票算法。Boyer-Moore 投票算法的核心思想是票数正负抵消，即遇到众数时，我们把票数+1，遇到非众数时，我们把票数-1，则所有的票数和一定是大于0的。

我们假设数组nums的众数是x，数组的长度为n。我们可以很容易的知道，若数组的前a个数字的票数和为0，那么剩余n-a个数字的票数和一定是大于0的，即后n-a个数字的众数仍然为x。

我们记数组的首个元素是n1，数组的众数是x，遍历并统计票数。当发生票数和为0时，数组剩余元素的众数一定也是x，这是因为：

当n1等于x时，抵消的所有数字中，有一半是众数x。
当n1不等于x时，抵消的所有数字中，众数的个人最少为0，最多为一半。

所以，我们在去掉m个字符里，最多只去掉了一半的众数，所以在剩余的n-m个元素中，x仍然为众数。利用这个特性，在每次遇到票数和为0时，我们都可以缩小剩余数组区间。当遍历完成时，最后一轮假设的数字即为众数。

class Solution:
    def majorityElement(self, nums):
        #票数和
        counts=0
        for num in nums:
            #如果票数和为0，我们假设num元素为众数
            if counts == 0:
                x = num
            #如果是众数票数+1，否则票数-1
            if num==x:
                counts=counts+1
            else:
                counts=counts-1
        return x

该算法的时间复杂度是O(n)，空间复杂度是O(1)。

最后

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