【小Y學演算法】??每日LeetCode打卡??——45.多數元素

📢前言

• 🌲 每天打卡一道演算法題，既是一個學習程序，又是一個分享的程序😜
• 🌲 提示：本專欄解題 編程語言一律使用 C# 和 Java 兩種進行解題
• 🌲 要保持一個每天都在學習的狀態，讓我們一起努力成為演算法大神吧🧐！
• 🌲 今天是力扣演算法題持續打卡第45天🎈！

🌲原題樣例：多數元素

給定一個大小為 n 的陣列，找到其中的多數元素，多數元素是指在陣列中出現次數 大于 ? n/2 ? 的元素，

你可以假設陣列是非空的，并且給定的陣列總是存在多數元素，

示例 1：

輸入：[3,2,3]
輸出：3

示例 2：

輸入：[2,2,1,1,1,2,2]
輸出：2

提示：

• 2 <= numbers.length <= 3 * 104
• -1000 <= numbers[i] <= 1000
• numbers 按 非遞減順序 排列
• -1000 <= target <= 1000
• 僅存在一個有效答案

🌻C#方法：投票法

眾數總比非眾數多 因此最終能讓票數count保持大于0的數就是眾數，

注意:每當count變回0時就更換候選人，繼續統計后續票數，

思路決議

代碼：

public class Solution {
    public int MajorityElement(int[] nums) {       
       //投票法   
        int condidate = nums[0];
        int count = 1;
        for(int j = 1;j<nums.Length;j++)
        {   
            if(count == 0)
            {
                count = 1;
                condidate = nums[j];
                continue;
            }            
            if(nums[j] != condidate)
            {
                count--;
            }   
            else
            {
                count++;
            }                
        }
        return condidate;                  
    }
}

執行結果

通過
執行用時：108 ms，在所有 C# 提交中擊敗了76.44%的用戶
記憶體消耗：29.8 MB，在所有 C# 提交中擊敗了27.49%的用戶

🌻Java 方法一：哈希表

思路決議

我們知道出現次數最多的元素大于? 2/n? 次，所以可以用哈希表來快速統計每個元素出現的次數，

我們使用哈希映射（HashMap）來存盤每個元素以及出現的次數，對于哈希映射中的每個鍵值對，鍵表示一個元素，值表示該元素出現的次數，

我們用一個回圈遍歷陣列nums并將陣列中的每個元素加入哈希映射中，在

這之后，我們遍歷哈希映射中的所有鍵值對，回傳值最大的鍵，
我們同樣也可以在遍歷陣列 nums時候使用打擂臺的方法，維護最大的值，這樣省去了最后對哈希映射的遍歷，

代碼：

class Solution {
    private Map<Integer, Integer> countNums(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> counts = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int num : nums) {
            if (!counts.containsKey(num)) {
                counts.put(num, 1);
            } else {
                counts.put(num, counts.get(num) + 1);
            }
        }
        return counts;
    }

    public int majorityElement(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> counts = countNums(nums);

        Map.Entry<Integer, Integer> majorityEntry = null;
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : counts.entrySet()) {
            if (majorityEntry == null || entry.getValue() > majorityEntry.getValue()) {
                majorityEntry = entry;
            }
        }

        return majorityEntry.getKey();
    }
}

執行結果

通過
執行用時：13 ms，在所有 Java  提交中擊敗了21.51%的用戶
記憶體消耗：38.6 MB，在所有 Java 提交中擊敗了52.15%的用戶

復雜度分析

時間復雜度：O( n )
空間復雜度：O( n )

🌻Java 方法二：隨機化

代碼：

class Solution {
    private int randRange(Random rand, int min, int max) {
        return rand.nextInt(max - min) + min;
    }

    private int countOccurences(int[] nums, int num) {
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] == num) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }

    public int majorityElement(int[] nums) {
        Random rand = new Random();

        int majorityCount = nums.length / 2;

        while (true) {
            int candidate = nums[randRange(rand, 0, nums.length)];
            if (countOccurences(nums, candidate) > majorityCount) {
                return candidate;
            }
        }
    }
}

執行結果

通過
執行用時：1 ms，在所有 Java  提交中擊敗了99.96%的用戶
記憶體消耗：44.5 MB，在所有 Java 提交中擊敗了12.18%的用戶

💬總結

• 今天是力扣演算法題打卡的第四十五天！
• 文章采用 C#和 Java 兩種編程語言進行解題
• 一些方法也是參考力扣大神寫的，也是邊學習邊分享，再次感謝演算法大佬們
• 那今天的演算法題分享到此結束啦，明天再見！
  

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