日拱算法:多数元素

简介: 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。

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xixixi,更文无力,转攻算法简单题。中难题畏畏缩缩,简单题我重拳出击~~

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题目:### 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


提示:

  • n == nums.length
  • 1 <= n <= 5 * 104
  • -109 <= nums[i] <= 109


解:

方法一:map 实现

通过一遍map,将所有出现元素和他们出现的次数进行存储,因为map的唯一性,然后对其进行一次遍历,找出最大值,第一次map操作时间复杂度为o(1),第二次而o(n),所以总体加起来为O(n); 但是由于开辟了一个map空间,空间复杂度同样是o(n)


/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number}
 */
var majorityElement = function(nums) {
    let map = new Map()
    for(let i=0;i<nums.length;i++){
        if(map.has(nums[i])){
            map.set(nums[i],map.get(nums[i])+1)
        }else{
           map.set(nums[i],1)
        }
    }
    for(let [key,val] of map.entries()){
        if(val>nums.length/2){
            return key
        }
    }
};


方法二:排序


思路:排序数组,如果有一个数字出现的频率大于n/2,则在数组nums.length / 2的位置就是这个数


复杂度分析:时间复杂度:O(nlogn),快排的时间复杂度。空间复杂度:O(logn),排序需要logn的空间复杂度

var majorityElement = function (nums) {
    nums.sort((a, b) => a - b);
    return nums[Math.floor(nums.length / 2)];
};

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