题目描述
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.length1 <= n <= 5 * 104-109 <= nums[i] <= 109- 输入保证数组中一定有一个多数元素。
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。
解法一
思路:
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,那么下标为的元素(下标从
0 开始)一定是众数。
代码:
class Solution {public int majorityElement(int[] nums) {Arrays.sort(nums);return nums[nums.length / 2];}
}
解法二
思路:
如果我们把众数记为 +1,把其他数记为 −1,将它们全部加起来,显然和大于 0,从结果本身我们可以看出众数比其他数多。
算法
Boyer-Moore 算法的本质和方法四中的分治十分类似。我们首先给出 Boyer-Moore 算法的详细步骤:
我们维护一个候选众数 candidate 和它出现的次数 count。初始时 candidate 可以为任意值,count 为 0;
我们遍历数组 nums 中的所有元素,对于每个元素 x,在判断 x 之前,如果 count 的值为 0,我们先将 x 的值赋予 candidate,随后我们判断 x:
- 如果 x 与 candidate 相等,那么计数器 count 的值增加 1;
- 如果 x 与 candidate 不等,那么计数器 count 的值减少 1。
在遍历完成后,candidate 即为整个数组的众数。
代码:
class Solution {public int majorityElement(int[] nums) {int count = 0;Integer candidate = null;for (int num : nums) {if (count == 0) {candidate = num;}count += (num == candidate) ? 1 : -1;}return candidate;}
}
