leetcode学习笔记2:多数元素(摩尔投票算法)

一、摩尔投票算法

摩尔投票算法(Boyer-Moore Majority Vote Algorithm)是一种高效的寻找多数元素的算法,其核心优势在于时间复杂度为 O (n),空间复杂度为 O (1),非常适合在大数据量下寻找出现次数超过总数一半的元素。

算法核心思想

多数元素的定义是:在数组中出现次数 > ⌊n/2⌋(即超过数组长度的一半)。这意味着,即使多数元素与其他所有元素 "两两抵消",最终剩下的一定是多数元素。

1.我们维护一个候选元素和一个计数器

2.遍历数组时,如果计数器为 0,我们将当前元素设为候选

3.遇到与候选相同的元素,计数器加 1,否则减 1

4.最终剩下的候选元素就是多数元素

算法题1:
力扣算法题 169. 多数元素

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。

示例 1:

输入:nums = [3,2,3]

输出:3

示例 2:

输入:nums = [2,2,1,1,1,2,2]

输出:2

java 复制代码
public int majorityElement(int[] nums) {
    //用"摩尔投票算法"
    // 初始化计数器和候选元素
    int candidate = nums[0];
    int count = 1;
    for (int i=1;i<nums.length;i++){
        // 如果计数器为0,选择当前元素作为新的候选
        if (count==0){
            candidate = nums[i];
        }

        // 如果当前元素与候选相同,计数器加1,否则减1
        if (candidate==nums[i]){
            count ++;
        }
        else {
            count--;
        }
    }
    return candidate;
}
相关推荐
小白杨树树15 分钟前
【C++】力扣hot100错误总结
c++·leetcode·c#
康谋自动驾驶2 小时前
拆解3D Gaussian Splatting:原理框架、实战 demo 与自驾仿真落地探索!
算法·数学建模·3d·自动驾驶·汽车
violet-lz3 小时前
数据结构八大排序:希尔排序-原理解析+C语言实现+优化+面试题
数据结构·算法·排序算法
ezl1fe3 小时前
第一篇:把任意 HTTP API 一键变成 Agent 工具
人工智能·后端·算法
Larry_Yanan3 小时前
QML学习笔记(四十五)QML与C++交互:信号槽的双向实现
c++·笔记·qt·学习·ui·交互
冯诺依曼的锦鲤3 小时前
算法练习:双指针专题
c++·算法
吃着火锅x唱着歌3 小时前
LeetCode 668.乘法表中第k小的数
算法·leetcode·职场和发展
前端小刘哥3 小时前
互联网直播点播平台EasyDSS流媒体技术如何赋能多媒体展厅智能化升级?
算法
Python算法实战3 小时前
平安大模型面试题:Self-Attention 原理与多头注意力设计
人工智能·算法·自然语言处理·大模型·面试题