代码解释 #include<iostream> #include <map> using namespace std: intn,x,cnt; map<int，int> mp; int main() cin >> n; for (int i= 1;i<= n;it+) cin >>x; mp[x]++; for (auto it : mp) cnt = max(cnt,it.second); if (cnt > n/2) cout << x << endl;else cout <<"No" << endl; return 0;

这段代码使用了 C++ 语言实现，主要用来判断给定的一组数中是否存在超过一半的数字。

代码实现的思路是，首先输入一个整数 n 表示输入的数字个数，然后通过 for 循环读入 n 个数字，将它们存储在一个 map 容器中。map 容器可以将每个数字作为 key，出现的次数作为 value 存储起来。在循环过程中，对于每个读入的数字 x，将它在 map 容器中对应的 value 加 1。

接着，使用 auto 关键字遍历 map 容器中的每个元素，找到出现次数最多的数字，并将其出现次数保存在变量 cnt 中。最后，判断 cnt 是否大于 n 的一半，如果是，则输出该数字，否则输出 "No"。

需要注意的是，在代码开头使用了 using namespace std; ，这行代码的作用是将标准命名空间 std 中的所有标识符引入当前作用域，可以方便地使用 std 命名空间中的各种函数和类。

相关问题

提高它的效率 #include<iostream> #include <map> using namespace std: intn,x,cnt; map<int，int> mp; int main() cin >> n; for (int i= 1;i<= n;it+) cin >>x; mp[x]++; for (auto it : mp) cnt = max(cnt,it.second); if (cnt > n/2) cout << x << endl;else cout <<"No" << endl; return 0;

这段代码的时间复杂度为 O(n log n)，主要是因为使用了 map 容器。map 容器的底层实现是红黑树，查找、插入、删除等操作的时间复杂度都是 O(log n)。因此，如果数据量很大，这段代码的执行效率就会比较低。

为了提高效率，可以考虑使用摩尔投票算法进行优化。摩尔投票算法是一种时间复杂度为 O(n) 的算法，可以在给定一组数字中找到出现次数超过一半的数字。具体实现如下：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int n, x, cnt = 0, res = -1;
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> x;
        if (cnt == 0) {
            res = x;
            cnt = 1;
        } else if (x == res) {
            cnt++;
        } else {
            cnt--;
        }
    }
    cnt = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (res == x) cnt++;
    }
    if (cnt > n / 2) {
        cout << res << endl;
    } else {
        cout << "No" << endl;
    }
    return 0;
}

这段代码中，使用了一个变量 res 记录当前出现次数最多的数字，使用一个变量 cnt 记录 res 出现的次数。在循环过程中，如果 cnt 为 0，则将 res 设置为当前数字并将 cnt 设为 1；如果当前数字与 res 相等，则将 cnt 加 1；否则将 cnt 减 1。

在第一次循环结束后，res 中存储的就是出现次数最多的数字。接着，再使用一个循环计算 res 在给定数字中出现的次数，最后判断是否超过一半即可。

摩尔投票算法的时间复杂度为 O(n)，比使用 map 容器的方法效率更高。

#include <iostream>#include <unordered_map>#include <algorithm>#include <vector>using namespace std;const int MAXN = 100010;int n;int op[MAXN];int x[MAXN];int cnt[MAXN];int bucket[MAXN];int maxCnt, maxNum;unordered_map<int, int> mp;int main() { while (cin >> n) { mp.clear(); fill(cnt, cnt + MAXN, 0); fill(bucket, bucket + MAXN, 0); maxCnt = 0, maxNum = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> op[i] >> x[i]; if (op[i] == 1) { mp[x[i]]++; cnt[mp[x[i]]]++; maxCnt = max(maxCnt, mp[x[i]]); } } for (auto p : mp) { int num = p.first, c = p.second; if (c == maxCnt) { bucket[c]++; maxNum = max(maxNum, num); } else if (c > 0) { bucket[c]++; } } for (int i = maxCnt - 1; i >= 0; i--) { bucket[i] += bucket[i + 1]; } for (int i = 1; i <= n; i++) { if (op[i] == 2) { if (bucket[x[i]] == 0) { cout << maxNum << endl; } else { int k = min(bucket[x[i]], cnt[x[i]]); for (auto p : mp) { if (p.second == x[i]) { if (k == 1) { cout << p.first << endl; break; } else { k--; } } } } } } } return 0;}解释一下上述代码

这段代码实现了一个查询系统，可以查询出最常出现的数字以及该数字在输入序列中最靠后出现的位置。具体来说，程序首先读入一个整型数 n，表示接下来要输入的操作数。然后，程序开始进行 n 次操作，每次操作会读入一个操作类型 op 和一个整数 x。如果 op 为 1，则表示要将 x 加入到输入序列中；如果 op 为 2，则表示要查询序列中第 x 个最常出现的数字，并输出该数字在序列中最靠后出现的位置。

程序的实现中，使用了两个数组 cnt 和 bucket，分别用于统计每个数字出现的次数以及每个出现次数的数字个数。具体来说，每次加入一个新的数字 x 时，就将其在哈希表中出现次数加 1，并将 cnt[x] 加 1。然后，将 maxCnt 更新为所有数字中出现次数最大的值。在统计完所有数字的出现次数之后，程序会遍历所有数字，将出现次数相同的数字放在一个桶中，并将桶的大小存储在 bucket 数组中。接着，程序会从后往前遍历 bucket 数组，将后面的桶大小加到前面的桶上，这样可以方便地确定出现次数不小于某个数的数字个数。

最后，程序会再次遍历所有操作，对于每个查询操作，根据 bucket 数组和 cnt 数组可以确定出现次数为 x 的数字个数 k。然后，程序会遍历哈希表，找到出现次数为 x 的数字，并将 k 不断减 1，直到 k 等于 1，此时找到了第 x 个最常出现的数字，并输出其在序列中最靠后出现的位置。如果 k 减到 0 还没有找到，则输出出现次数最大的数字。