每日一题6.23

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.

这道题如果没有时间复杂度要求的话，还是很好处理的。

先付上当时一遍ac的思路。

class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
        int len=nums.length;
        if(len==1)return nums[0];
        
        int mid=(int)(len)/2;
        Arrays.sort(nums);
        return nums[mid];
    }
}

这个思路的时间复杂度应该是O(nlogn),主要耗时间的是排序的过程，根据给定的数据，sort的时间复杂度不定，我们尚且以最优的思想去考虑，sort使用的是快排，排序之后，主要元素出现次数超过n/2，所以，可以理解为，中位数位置对应的元素一定是出现次数最多的元素。所以这个思路是正确的。

如果加上时间复杂度要求，比如我们要求时间复杂度为O(n)这时候，需要想一个更好的方法啦。

附上要求吧。Given an O(n)-time algorithm that returns the majority element of an n-element array,or null if none exists.

我的一种思路就是空间换时间。用map，key对应元素，value对应元素出现的次数。

public static int GetMajor(int [] arr) throws Exception {
    if (arr==null||arr.length==0){
        throw new Exception("数组出现错误");
    }
    Map<Integer,Integer> result=new HashMap<>();
    for (int i=0;i<arr.length;i++) {
        if(result.containsKey(arr[i]))
        {
            int temp=result.get(arr[i]);
            result.put(arr[i],temp+1);
        }
        result.put(arr[i],1);
    }
    for (Map.Entry<Integer,Integer>entry:result.entrySet()){
            if (entry.getValue()>(arr.length/2)){
                return entry.getKey();
            }
    }
    return -1;
}

看leetcode关于这方面的讨论的时候，看到一个时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)的很好地方法。

public static int majorityElement(int[] num) {

    int major=num[0], count = 1;
    for(int i=1; i<num.length;i++){
        if(count==0){
            count++;
            major=num[i];
        }else if(major==num[i]){
            count++;
        }else count--;

    }
    return major;
}

总有一些算法惊艳了生活，激励我好好刷题，好好学习。