169. Majority Element

仅供自己学习

 

思路：

用一个hash表直接计数每个元素的个数，并且计数后判断是否大于size/2，如果大于，那么久判断是否大于原来的最大个数的元素的个数，如果大的话就更新最大个数的元素并且记录该元素。

 

代码：

class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
        int size=nums.size();
        int maxn=0;
        int res=0;
        unordered_map<int,int> mp;
        for(auto& a:nums){
            ++mp[a];
            if(mp[a]>size/2){
                if(mp[a]>maxn){
                    maxn=mp[a];
                    res=a;
                }
            }
        }
        return res;
    }
};

 

还有一种通过二分法来求解，利用的是如果有一个数的个数>size/2，那么他在分出来的左边和右边 l/2+r/2<=size/2，否则不满足他是众数，所以一直二分，回溯之后就返回当前序列的众数，再通过比较，由于众数的性质，最后一定会获得正确的众数。

代码：

class Solution {
public:
    int count(vector<int>& nums,int target,int low,int high){
        int cnt=0;
        for(int i=low;i<=high;++i){ //计数low-high的与target相等的数的数量
            if(nums[i]==target)
                cnt++;
        }
        return cnt;
    }
    int divide(vector<int>& nums,int low,int high){
        if(low==high)
            return nums[low];
        int mid=(low+high)/2;
        int left_majorityElement=divide(nums,low,mid);  //返回low~high二分出的左小序列的众数
        int right_majorityElement=divide(nums,mid+1,high); //返回右小序列的众数
        if(count(nums,left_majorityElement,low,high)>(high-low+1)/2) return left_majorityElement;     //是当前low~high的范围判断是否为众数，不是该low-high分出的左右小序列
        if(count(nums,right_majorityElement,low,high)>(high-low+1)/2) return right_majorityElement;  //因为是左右小序列合并的序列，所以一旦发现一个众数，即数量大于size/2后，就直接返回，因为不会有第二个这种数了，也就如果左小序列的众数是，那么右小序列的众数就一定不是
        return -1;
    }
    int majorityElement(vector<int>& nums) {
        return divide(nums,0,nums.size()-1);
    }
};