对于一个包含自然数的列表nums,计算它的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值
时间: 2023-05-18 13:05:50 浏览: 156
答案:可以使用哈希表来记录每个元素出现的次数,然后遍历哈希表找到出现次数最多的元素,该元素的出现次数即为列表的度。以下是示例代码:
int findDegree(vector<int>& nums) {
unordered_map<int, int> freq;
int degree = 0;
for (int num : nums) {
freq[num]++;
degree = max(degree, freq[num]);
}
return degree;
}
相关问题
对于一个包含自然数的列表nums,计算他的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值。
好的,您的请求已经注意到了。关于您的问题,我理解您想要计算列表nums的度,它包含自然数,且度被定义为列表里任一元素出现的频率的最大值。那么可以如下计算:
1. 先用一个字典,将nums列表中的每一个元素作为键,键值为该元素出现的次数;
2. 找到字典中出现次数最多的元素,这个出现次数即为该列表的度。
代码如下:
```python
def findDegree(nums):
freq = {}
max_freq = 0
for num in nums:
if num in freq:
freq[num] += 1
else:
freq[num] = 1
max_freq = max(max_freq, freq[num])
return max_freq
```
需要注意的是,如果输入的nums列表为空,则返回0,如果nums列表中只有一个元素,则度是1。
对于一个包含自然数的列表nums,计算他的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值
。算法1:
1. 使用一个字典记录每个元素出现的次数及其首次出现的位置。
2. 遍历字典,找到出现次数最大的元素及其出现次数。
3. 返回这个出现次数即为列表nums的度。
时间复杂度:O(n),其中n为列表nums的长度。
空间复杂度:O(n),其中n为列表nums的长度。
Python 代码:
```python
class Solution:
def findShortestSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
freq = {}
left, right = {}, {}
for i, num in enumerate(nums):
if num not in freq:
freq[num] = 0
left[num] = i
freq[num] += 1
right[num] = i
max_freq = max(freq.values())
degree = float("inf")
for num, count in freq.items():
if count == max_freq:
degree = min(degree, right[num] - left[num] + 1)
return degree
```
算法2:
1. 使用一个字典记录每个元素出现的次数。
2. 遍历字典,找到出现次数最大的元素及其出现次数。
3. 使用列表index记录这个元素在列表nums中出现的所有位置。
4. 计算这些位置的最大值和最小值的差即为列表nums的度。
时间复杂度:O(n^2),其中n为列表nums的长度。
空间复杂度:O(n),其中n为列表nums的长度。
Python 代码:
```python
class Solution:
def findShortestSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
freq = {}
for num in nums:
freq[num] = freq.get(num, 0) + 1
max_freq = max(freq.values())
degree = float("inf")
for num, count in freq.items():
if count == max_freq:
index = [i for i, x in enumerate(nums) if x == num]
degree = min(degree, max(index) - min(index) + 1)
return degree
```
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