C++实现：已知在一个int数组中，有一个数字出现超出了一半，找出该数字.补充find函数，传入参数为数组首地址和数组长度，返回该数字.

在C++中，你可以使用哈希表（unordered_map）或双指针法（一种空间复杂度为O(1)的算法）来解决这个问题。这里我们提供一个使用双指针法的简单示例：

#include <unordered_map>
#include <vector>

int findDuplicate(int* nums, int length) {
    if (length <= 1) return -1; // 如果数组为空或只有一个元素，不存在超一半的数

    std::unordered_map<int, int> countMap;
    for (int i = 0; i < length; ++i) {
        if (countMap.find(nums[i]) != countMap.end()) { // 如果当前元素已经存在，说明找到了超一半的数
            return nums[i];
        }
        countMap[nums[i]]++; // 更新计数
    }

    // 如果遍历完整个数组都没有找到超一半的数，返回-1
    return -1;
}

在这个函数中，`findDuplicate`接收一个整型数组的指针和它的长度。通过遍历数组，我们检查每个元素出现的次数，并将其存储在`countMap`中。如果某个元素的计数值大于它在数组中的位置减一（因为不可能超过一半），那么这个元素就是我们要找的答案。

相关问题

c++如何做到在一个数组中只输出数组中没有重复出现的数字

在C++中，要在一个数组中只输出没有重复出现的数字，可以采用以下几种方法：

1. 使用哈希表（unordered_map）来记录每个数字出现的次数
2. 先对数组进行排序，然后遍历一次找出只出现一次的数字
3. 使用位运算（适用于非负整数）

下面我给出一个使用哈希表的方法：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>

std::vector<int> findUniqueNumbers(const std::vector<int>& arr) {
    std::unordered_map<int, int> frequencyMap;
    for (int num : arr) {
        frequencyMap[num]++;
    }

    std::vector<int> uniqueNumbers;
    for (const auto& pair : frequencyMap) {
        if (pair.second == 1) {
            uniqueNumbers.push_back(pair.first);
        }
    }

    return uniqueNumbers;
}

int main() {
    std::vector<int> arr = {1, 2, 2, 3, 4, 4, 5};
    std::vector<int> uniqueNumbers = findUniqueNumbers(arr);

    std::cout << "数组中没有重复出现的数字有：";
    for (int num : uniqueNumbers) {
        std::cout << num << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

这个程序的工作原理如下：

1. 我们定义了一个`findUniqueNumbers`函数，它接受一个整数数组作为参数。
2. 我们使用一个unordered_map（哈希表）来记录每个数字出现的次数。
3. 遍历数组，将每个数字的计数加1。
4. 遍历哈希表，将只出现一次的数字添加到结果向量中。
5. 在main函数中，我们创建了一个示例数组，调用`findUniqueNumbers`函数，然后打印结果。

这种方法的时间复杂度是O(n)，其中n是数组的长度。空间复杂度也是O(n)，因为我们使用了额外的哈希表来存储频率。

c++分治法求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。

解法一：排序法

先将数组排序，由于该数字出现的次数超过数组长度的一半，所以排序后中间的数一定是该数字。

时间复杂度：O(nlogn)

解法二：哈希表法

遍历数组，将每个数字出现的次数存入哈希表中，最后遍历哈希表找到出现次数超过数组长度一半的数字。

时间复杂度：O(n)，但需要额外的空间来存储哈希表。

解法三：摩尔投票法

由于该数字出现的次数超过数组长度的一半，所以可以使用一个计数器和一个候选数字，遍历数组，如果当前数字与候选数字相同，则计数器加1，否则计数器减1，如果计数器为0，则更新候选数字为当前数字。最后剩下的候选数字即为结果。

时间复杂度：O(n)

以下是摩尔投票法的Python代码实现：

def majorityElement(nums):
count = 0
candidate = None
for num in nums:
if count == 0:
candidate = num
count += (1 if num == candidate else -1)
return candidate