算法总结之 在数组中找到出现次数 > N/K的数
题目1
给定一个整型数组arr, 打印其中出现次数大于一半的数, 如果没有这样的数,打印提示信息
进阶
给定一个整型数组arr, 再给定一个整数K, 打印所有出现次数大于 N/K的数,如果没有这样的数字,打印提示信息
题目的思路是:
一般都思路是 哈希表记录每个数跟出现的次数,但是额外空间复杂度是O(N)
现在提供一个方法,核心思想是:
一次在数组中删掉K个不同的数,不停的删除,知道剩下的数种类不足K就停止删除, 那么,如果在数组中出现的次数大于 N/K, 则这个数最后一定会被剩下
说白了就是:数组,与次数有关的 可以使用删除法 。 类似于 拿着相同的数去干掉不同的,剩下的就是阵容强大的那一组。
在删除时候使用的策略是,记录当前位置的数,遍历下一个,如果不一致那就可以ko掉一个。
题目1 : 每次一次在数组中删掉两个不同的数,不停的删除,直到剩下的数只有一种。 一个干一个,一个干掉一个(逻辑干掉,time的减少。当前的和下一个去抵消,最后看看剩下个啥子)
package TT;
public class Test66 {
public static void printHalfMajor(int[] arr){
int cand = 0;
int times = 0;
for(int i = 0; i!=arr.length; i++){
if(times ==0){
cand = arr[i];
times = 1;
}else if(arr[i]== cand){
times++;
}else{
times--;
}
}
times = 0;
for(int i =0; i!=arr.length; i++){
if(arr[i] == cand){
times++;
}
}
if(times > arr.length/2){
System.out.println(cand);
}else {
System.out.println("no such number");
}
}
public static void main(String[] args){
int[] arr = new int[6];
arr[0]=2;
arr[1]=1;
arr[2]=2;
arr[3]=4;
arr[4]=2;
arr[5]=2;
printHalfMajor(arr);
}
}

我再用比较繁琐一些,容易理解上一些。核心的思想: 拿出record去一直做pk,一直pk的条件是times这个能量值不为0。
如果record为0,那么下台,换一个,从新去跟后面pk。
public class Test8 {
public static Integer getNumOverHalf(int[] arr){
if (arr.length<=2 && arr.length%2 !=0){
throw new RuntimeException("长度不够!") ;
}
int times = 0 ; //剩下的数量
int record= 0;
for (int i=0; i<arr.length; i++){
if (times==0){ //如果剩余量为0 那么记录下当前的 然后继续加
record=arr[i];
times = 1;
} else if (arr[i]!= record){
times--;
}else if (arr[i]==record){
times++;
}
}
times=0;
for (int i=0; i<arr.length; i++){
if (arr[i]==record){
times++;
}
}
if (times == (arr.length/2)){
return record;
}else {
System.out.println("没有!");
return null;
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1,2,4,3,4,4};
System.out.println(getNumOverHalf(arr));
}
}
数组,与次数有关的 可以使用删除法 。 类似于 拿着相同的数(record下来的)去干掉不同的,剩下的(record下来的)就是阵容强大。 然后统计下留下的这个(占有量做多的),再去遍历数组进行检验。就OK了
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