[LeetCode]Majority Element

题意: 找出一个数组中的主要元素,主要元素为出现次数大于[n/2]的元, 当然最笨的方法就是暴力,没式不知道时间行不行
思路1: 遍历数组,统计每个元素出现的次数,用HashMap统计每个元素出现的次数 时间复杂度O(N),空间复杂度 O(N)
代码1:

public class Solution {       public int majorityElement(int[] num) {        int majority = 0, currCount;        int major = (int) Math.floor( num.length*1.0 / 2 );        if(num.length == 1) return num[0];        Map<Integer, Integer> m = new HashMap<Integer, Integer>();        for(int i = 0; i< num.length; ++i){            if(m.containsKey(num[i])){                currCount = m.get(num[i]) + 1;                if(currCount > major) return num[i];                m.put(num[i], currCount);            }else m.put(num[i],1);        }        return majority;    }}

思路2:直接排序,然后找到中间的那个数就可以了,时间复杂度 O(N*log(N))
代码2:

    public int majorityElement(int[] num) {//排序        int majority = 0, currCount;        int major = (int) Math.floor( num.length*1.0 / 2 );        if(num.length == 1) return num[0];        Arrays.sort(num);        return num[num.length/2];    }

思路3:Moore voting algorithm ,维护一个candidate 以及他的计数 counter// 算法复杂度 O(N)
代码3:

    public int majorityElement(int[] num) {//摩尔投票算法        int majority = 0, currCounter = 0, candidate = 0;        int minCounter = (int) Math.floor( num.length*1.0 / 2 );        if(num.length == 1) return num[0];        for(int i = 0; i < num.length; ++i){            if(currCounter == 0){                candidate = num[i];                currCounter ++;            }else {                if(candidate == num[i]){                    currCounter ++;                }                else currCounter --;            }            if(currCounter > minCounter)return candidate;        }        return candidate;    }

还有一种官方的解法:时间复杂度: O(n) — 位操作法: 我们需要32次迭代, 每一次计算所有n个数的第i位的1的个数。由于众数一定存在，那么或者1的个数 > 0的个数 或者反过来(但绝不会相同)。 众数的第i位一定是计数较多数字。