文章目录
- 什么是摩尔投票算法
- 算法思想
- 相关例题
- 摩尔投票法的扩展题目
- 解题思路
- 代码奉上
什么是摩尔投票算法
摩尔投票法(Boyer-Moore Majority Vote Algorithm)是一种时间复杂度 为O(n),空间复杂度为O(1)的方法,它多数被用来寻找众数,它由 Robert S. Boyer 和 J Strother Moore 在1981年提出
算法思想
摩尔投票法的思想很简单,就是把寻找众数的过程当作一次选举大会,我们先选出一个候选元素 goal,然后他的票数为count,通过遍历数组,当前数组中的元素和候选元素相同时,count++,不同时,count–,当count==0时,则更换新的候选人。
摩尔投票算法的步骤 总结一下:
1.如果票数为0,将当前元素设为候选元素,并将票数设置为1。
2.如果当前元素等于候选元素,则票数加1。
3.如果当前元素不等于候选元素,则票数减1。
相关例题
169. 多数元素
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
int n=nums.length;
int count = 0;
int goal = 0;//候选人
for(int i =0;i<nums.length;i++){
if(count ==0){
goal = nums[i];
count =1;
}else if(nums[i] == goal){
count++;
}else{
count--;
}
}
return goal;
}
}
摩尔投票法的扩展题目
229. 多数元素 II
解题思路
这道题和上面题有所不同,这个题可能会出现一到两个元素,也就是一到两个候选人的出现,而每个候选人的票数大于 总人数的三分之一即可
需要注意的是 我们除了想到当前元素与候选人1和候选人2是否相等时,还要想到不是他俩时,会怎么办
代码奉上
class Solution {
public List<Integer> majorityElement(int[] nums) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();//返回的元素集合
if(nums == null|| nums.length ==0){
return res;
}
int goal1=0;//候选人1
int goal2=0;//候选人2
int count1 =0;//1的票数
int count2 =0;//2的票数
for(int num:nums){//开始遍历
if(num ==goal1){//当数组和1相等时,1的票数+1,继续遍历
count1++;
continue;
}
if(num ==goal2){//当数组和2相等时,2的票数+1,继续遍历
count2++;
continue;
}
//当前值既不是1也不是2时,先判断两者的票数是否为0;如果为0,则更新候选人
if(count1 ==0){
goal1 =num;
count1++;
continue;
}
if(count2 ==0){
goal2 =num;
count2++;
continue;
}
//若两者的票数都不为0,且当前数组都不是1,2时,两者票数--
count1--;
count2--;
}
//上一轮遍历是为了找出候选人,还要判断是否大于n/3,则需要重新遍历
count1=0;
count2=0;
for(int num:nums){
if(num ==goal1){
count1++;
}else if(num ==goal2){
count2++;
}
}
if(count1>nums.length/3){//当票数大于 n/3时,加入集合
res.add(goal1);
}
if(count2>nums.length/3){
res.add(goal2);
}
return res;
}
}