摩尔投票
时间: 2023-06-30 22:20:18 浏览: 62
摩尔投票是一种常见的算法,用于找出在一个数组中出现次数超过一半的元素。该算法的基本思想是遍历数组,用一个计数器来记录当前元素出现的次数,如果下一个元素与当前元素相同,则计数器加1,否则计数器减1。当计数器归零时,将当前元素设为候选元素。最后再遍历一次数组,统计候选元素的出现次数,如果出现次数超过了数组长度的一半,则该元素就是出现次数超过一半的元素。
以下是一个简单的摩尔投票算法的 Python 实现:
```
def majority_element(nums):
count = 0
candidate = None
for num in nums:
if count == 0:
candidate = num
count += (1 if num == candidate else -1)
if nums.count(candidate) > len(nums) / 2:
return candidate
else:
return None
```
该算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常高效。
相关问题
摩尔投票算法是不是候选法
是的,摩尔投票算法属于候选法中的一种。候选法是一类算法,用于从一组数据中选出满足特定条件的候选元素,例如出现次数超过一半的数字、出现次数最多的 k 个数字等等。
摩尔投票算法是候选法中的一种,用于在一组数字中寻找出现次数超过一半的数字。算法的基本思想是,维护一个候选元素和一个计数器,遍历整个数组,如果当前数字与候选元素相等,则计数器加 1,否则计数器减 1。如果计数器为 0,则将当前数字设置为候选元素,并将计数器设为 1。最后,选出的候选元素就是出现次数超过一半的数字。
摩尔投票算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),比使用 map 等容器的方法效率更高。
力扣中有哪些摩尔投票算法经典题目,帮我列举出来
摩尔投票算法(Boyer-Moore Voting Algorithm)是一种用于在数组中查找出现次数超过一半的元素的算法。它的基本思想是通过不断消除不同的元素对,最终剩下的元素就是出现次数超过一半的元素。
以下是一些在力扣(LeetCode)上经典的应用了摩尔投票算法的题目:
1. 169. Majority Element(求众数)
2. 229. Majority Element II(求众数 II)
3. 277. Find the Celebrity(找名人)
4. 229. Majority Element II(求众数 II)
5. 1150. Check If a Number Is Majority Element in a Sorted Array(检查是否为排序数组中的主要元素)
6. 1162. As Far from Land as Possible(到岸的最远距离)
这些题目都可以使用摩尔投票算法来解决,通过不断消除不同的元素对,最终找到出现次数超过一半的元素或满足其他条件的元素。
请注意,在不同的题目中,可能会有一些变种的要求和限制条件,所以在解题时需要仔细阅读题目要求和理解摩尔投票算法的原理。