给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。
时间: 2024-02-27 15:52:47 浏览: 179
这个问题可以使用摩尔投票算法来解决,其基本思路是遍历数组,维护一个候选元素和一个计数器,对于数组中的每个元素,如果当前计数器为 0,则将候选元素设置为该元素,并将计数器设置为 1,否则如果该元素与候选元素相同,则将计数器加 1,否则将计数器减 1。最终的候选元素就是出现次数超过 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
下面是 Java 代码实现:
```java
public int majorityElement(int[] nums) {
int count = 0;
int candidate = 0;
for (int num : nums) {
if (count == 0) {
candidate = num;
}
count += (num == candidate) ? 1 : -1;
}
return candidate;
}
```
时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。
相关问题
在Java中给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。 例:输入:nums = [2,2,1,1,1,2,2] 输出:2
在Java中,解决这个问题可以使用哈希表(HashMap)来统计数组元素出现的次数。遍历数组,对于每个元素,更新其在哈希表中的计数。遍历结束后,遍历哈希表,找到出现次数大于或等于 n / 2 的元素,即可确定多数元素。如果存在多个这样的元素,只需返回任何一个即可,因为题目保证了数组中总是存在一个多数元素。
下面是实现该算法的Java代码:
```java
import java.util.HashMap;
public class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
HashMap<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>();
for (int num : nums) {
countMap.put(num, countMap.getOrDefault(num, 0) + 1);
}
for (int count : countMap.values()) {
if (count > nums.length / 2) {
return countMap.keySet().toArray();
}
}
throw new IllegalArgumentException("No majority element found in the array");
}
}
```
给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。 python解答
可以使用摩尔投票算法来解决这个问题,其时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。
Python代码如下:
```python
class Solution:
def majorityElement(self, nums: List[int]) -> int:
count = 0
candidate = None
for num in nums:
if count == 0:
candidate = num
count += (1 if num == candidate else -1)
return candidate
```
我们遍历数组,对于当前的数,如果计数器为0,那么我们将当前数设为候选数,否则如果当前数等于候选数,计数器加1,否则计数器减1。最终剩下的候选数就是多数元素。
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