平均数.中位数.众数都是度量一组数据集中趋势的统计量.所谓集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向,测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值.而这三个特征数又各有特点,能够从不同的角度提供信息. 平均数 特点:计算用到所有的数据,它能够充分利用数据提供的信息,它具有优 的数学性质,因此在实际应用中较为广泛.但它受极端值的影响较大. 应用场合:没有极端值的情况下数据集中趋势的刻画. 如:小明五次测试的成绩好下,87.88.89.93.94你认为小明这五次测试成绩怎样? 分析: 中位数 特

题目描述 给定一个大小为 n 的数组,找到其中的众数.众数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众数. 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 思路 思路一: 利用哈希表的映射,储存数组中的数字以及它们出现的次数,当众数出现时,返回这个数字. 思路二: 因为众数是出现次数大于n/2的数字,所以排序之后中间的那个数字一定是众数.即nums[n/2]为众数.但是在计算比

目录 169_求众数(Majority-Element) 描述 解法一:暴力法 思路 Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法二:哈希表 思路 Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法三:排序 Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法四:随机选择[待完成] 思路 Java实现 Python 实现 复杂度分析 解法五:分而治之(Divide and conquer)[待完成] 思路 Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法六:多数投票算法(Boyer

/* * @lc app=leetcode.cn id=169 lang=c * * [169] 求众数 * * https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/description/ * * algorithms * Easy (58.05%) * Total Accepted: 27.2K * Total Submissions: 46.7K * Testcase Example: '[3,2,3]' * * 给定一个大小为 n 的数组,

丑数 1.题目描述 编写一个程序判断给定的数是否为丑数. 丑数就是只包含质因数 2, 3, 5 的正整数. 示例 1: 输入: 6 输出: true 解释: 6 = 2 × 3 示例 2: 输入: 8 输出: true 解释: 8 = 2 × 2 × 2 示例 3: 输入: 14 输出: false 解释: 14 不是丑数,因为它包含了另外一个质因数 7. 说明: 1 是丑数. 输入不会超过 32 位有符号整数的范围: [−231, 231 − 1]. 2.解题思路 从题目描述上将,是判断一个数

求众数II 给定一个大小为 n 的数组,找出其中所有出现超过 ⌊ n/3 ⌋ 次的元素. 说明: 要求算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1). 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: [3] 示例 2: 输入: [1,1,1,3,3,2,2,2] 输出: [1,2] 摩尔投票法的基本思想很简单,在每一轮投票过程中,从数组中找出一对不同的元素,将其从数组中删除.这样不断的删除直到无法再进行投票,如果数组为空,则没有任何元素出现的次数超过该数组长度的一半.如果只存在一种元素,那么这

求众数 思路: 记录每个元素出现的次数,然后查找到众数 代码: class Solution: def majorityElement(self, nums: List[int]) -> int: threshold = len(nums) // 2 d = {} for i in nums: d[i] = d.get(i, 0) + 1 for k, v in d.items(): if v > threshold: return k 大神思路: 对数组排序.因为众数的次数大于数组尺寸的1/

题目 169. 求众数 给定一个大小为 n 的数组,找到其中的众数.众数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众数. 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 众数(Mode)是统计学名词,在统计分布上具有明显集中趋势点的数值,代表数据的一般水平(众数可以不存在或多于一个). 修正定义:是一组数据中出现次数最多的数值,叫众数,有时众数在一组数中有好几个.用 M 表示.

Leetcode之分治法专题-169. 求众数(Majority Element) 给定一个大小为 n 的数组,找到其中的众数.众数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众数. 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 分治法,顾名思义,分而治之,就是把要求解的问题,一分为二,在每个分支上再求解. 这题里,我们可以求出一个mid=(L+R)>>>1;求mid的

求众数 给定一个大小为 n 的数组,找到其中的众数. 你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在众数. 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 分析 用到的算法是:摩尔投票算法 算法在局部变量中定义一个序列元素(value)和一个计数器(count), 初始化的情况下计数器为0. 算法依次扫描序列中的元素,当处理元素x的时候,如果计数器为0,那么将x赋值给value,然后将计数器count设置为1,如果计数器不为0,那么

1 leetcode50 计算 x 的 n 次幂函数. 实现 pow(x, n) ,即计算 x 的 n 次幂函数. (1)调用库函数 (2)暴力o(N) (3)分治 xxxxxx.......x   采用两端夹,如果是偶数 y=x的二分之n次方  result=y*y.如果是奇数,x的二分之n次方,result=y*y*x x(n)->x(n/2)->x(n/4).....x(0)  每次减半,logn class Solution(object): def myPow(self, x, n)

Q: 给定一个大小为 n 的数组,找出其中所有出现超过 ⌊ n/3 ⌋ 次的元素. 说明: 要求算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1). 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: [3] 示例 2: 输入: [1,1,1,3,3,2,2,2] 输出: [1,2] A: 一个叫摩尔投票的算法,可以在一次遍历中找出一个数组中的众数(出现次数一半以上的).通过设置一个计数器和当前'众数',若再遇到当前众数计数器加1,遇到其他数字减一,计数器归零时更新当前众数.巧妙之处是每次归零时前面划

229. 求众数 II 给定一个大小为 n 的数组,找出其中所有出现超过 ⌊ n/3 ⌋ 次的元素. 说明: 要求算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1). 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: [3] 示例 2: 输入: [1,1,1,3,3,2,2,2] 输出: [1,2] class Solution { public List<Integer> majorityElement(int[] nums) { List<Integer> res = new Ar

Given an integer array of size n, find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋ times. The algorithm should run in linear time and in O(1) space. Hint: How many majority elements could it possibly have? Do you have a better hint? Suggest it! 这道题让我们

网址:https://leetcode.com/problems/majority-element/ 参考:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79230221 可以直接通过map解决 利用神奇的 摩尔投票算法( Boyer-Moore Voting Algorithm) 不断的消去两个不同的数,最后剩下的数肯定是所求的众数! 细节: 若第一个数的出现次数不止 1,则“消去”意味着次数-1 如果两数相同,要将此数的次数累加 class

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times. You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array. Credits:Special thanks to @t

---当前周的第一天 ),DATEADD(day,-(DATEPART(weekday,GETDATE())-),GETDATE()) , )as'周一', CONVERT(varchar(),DATEADD(day,-(DATEPART(weekday,GETDATE())-),GETDATE()),) as'周日', --求本月 CONVERT(varchar(),dateadd(dd,-day(getdate())+,getdate()),) as'本月第一天', CONVERT(varc

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times. You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array. Example 1: Input: [3,2,3] Ou

问题描述 给定一个大小为 n 的数组,找到其中的众数.众数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众数. 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 解决方案 class Solution: # two pass + dictionary def majorityElement1(self, nums): dic = {} for num in nums: dic[num

除了逐行处理数据的udf,还有比较常见的就是聚合多行处理udaf,自定义聚合函数.类比rdd编程就是map和reduce算子的区别. 自定义UDAF,需要extends org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction,并实现接口中的8个方法. udaf写起来比较麻烦,我下面列一个之前写的取众数聚合函数,在我们通常在聚合统计的时候可能会受某条脏数据的影响. 举个栗子: 对于一个app日志聚合的时候,有id与ip,原则上一个

题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/ 给定一个大小为 n 的数组,找到其中的众数.众数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众数. 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 设置计数器 相同加 不同减 为零就重新计数 int majorityElement(int* nums, int nums