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:
示例 2:
进阶:尝试设计时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) 的算法解决此问题。
方法一:哈希表
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int num : nums) {
if (map.containsKey(num)) {
map.put(num, map.get(num) + 1);
} else {
map.put(num, 1);
}
}
int max = 0;
int res = 0;
for (Map.Entry<Integer, Integer> integerIntegerEntry : map.entrySet()) {
if (integerIntegerEntry.getValue() > max) {
max = integerIntegerEntry.getValue();
res = integerIntegerEntry.getKey();
}
}
return res;
}
}
方法二:排序
如果将数组 nums 中的所有元素按照单调递增或单调递减的顺序排序,那么下标为 n/2 的元素(下标从 0 开始)一定是众数。
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
return nums[nums.length / 2];
}
}
方法三:随机化
这个思路很独特,感觉看脸。
因为超过 n/2 的数组下标被众数占据了,这样我们随机挑选一个下标对应的元素并验证,有很大的概率能找到众数。
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;
}
}
}
}