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❓当天问题：给定数组找出出现次数跨越数组长度一半的数
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@Comate这个问题是一个经典的算法问题，一样被称为“多半元素”问题。在这个问题中，咱们的指标是找到一个在数组中出现次数跨越数组长度一半的数。这个问题有几种不同的搞定次第，底下我会先容两种常见的次第：次第一：摩尔投票算法摩尔投票算法是搞定这个问题的一种高效次第，它的时代复杂度是O(n)，空间复杂度是O(1)。算法的基本想想是，由于咱们要找的数字出现的次数跨越了数组长度的一半，那么当咱们遍历数组的时代，这个数字的出现次数会比其他所罕有字出现的次数加起来还要多。因此，咱们不错重视一个候选众数candidate和一个计数器count，运行时candidate不错轻易考取，count为0。然后遍历数组，关于数组中的每一个元素，如若它与candidate终点，那么count加1，不然count减1。当count变为0的时代，讲解咱们刻下重视的candidate不是众数，因此咱们需要将candidate更新为刻下遍历到的元素，并将count重置为1。遍历完统共这个词数组后，candidate中存储的等于众数。底下是一个Python竣事的例子：def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate 次第二：哈希表天然摩尔投票算法是搞定这个问题的高效次第，但在某些情况下，使用哈希表亦然一种可行的搞定有联想。哈希表的时代复杂度是O(n)，但空间复杂度是O(n)。算法的基本想想是，遍历数组，并使用哈希表记载每个元素出现的次数。当咱们找到一个出现次数跨越数组长度一半的元素时，就不错立即复返它。底下是一个Python竣事的例子：def majorityElement(nums): counts = {} for num in nums: counts[num] = counts.get(num, 0) + 1 if counts[num] > len(nums) // 2: return num小心，天然这个次第不错搞定问题，但由于它使用了独特的空间来存储哈希表，因此空间复杂度较高。在实质欺诈中，如若空间是一个纵脱要素，那么摩尔投票算法可能是更好的聘任。另外需要小心的是，题目照旧明确讲解了存在一个出现次数跨越数组长度一半的数，是以在实质编码时不需要筹商不存在这么的数的情况。如若题目莫得这么的保证，那么在使用上述次第之前，需要先进行考证。
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