LeetCode-169. 多数元素(java)

Posted 2022-07-31 bug菌¹

一、前言🔥

👨‍🎓作者：bug菌

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【开发云】年年都是折扣价，不用四处薅羊毛

       哈喽，小伙伴们，我是bug菌呀👀。由于上海这波疫情，导致很多小伙伴扛不住降薪打击而选择离开自己的上家，借此， 对于没有工作或者即将失业要重新面试的小伙伴而言，bug菌想接着把上几个月更新的专栏《每日一题LeetCode》给重新捯饬起来，只为帮助小伙伴们，能顺利上岸，收到自己心仪的offer，面试第一关， 就是算法题。因为我始终坚信，变强绝对不是一朝一夕，而是贵在长久坚持，持之以恒。所以，赶紧跟着bug菌的步伐卷起来吧⏰，变强从这一刻开始➕🧈。

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二、题目描述🔥

题目：

        给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。

具体请看如下示例：

示例 1:

输入：nums = [3,2,3]
输出：3

示例 2:

输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2]
输出：2

提示：

• n == nums.length
• 1 <= n <= 5 * 104
• -109 <= nums[i] <= 109

题目来源： LeetCode原题地址
题目难度：⭐⭐⭐

三、思路分析🔥

        看到这题相对还是简单的，最简单的就是暴力破解，然后还就是排序法也能解题，至于具体的方法思路，我如下挨个给大家讲解。

思路1-计数法

        暴力破解是无敌的，根据题意要求，不是要找在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素嘛，首先最容易想到的就是计数法，找在场元素是否有满足数量大于 ⌊ n/2 ⌋ 的，统计完大于一半的数据直接返回即可。

        那我们先是对nums数组进行一层遍历，统计出所有的不同数字出现次数，这就可以用hashmap来做统计存储了，或者用hashset也行，看你们。然后完事后再对hashmap进行遍历，找出次数大于 ⌊ n/2 ⌋的那个元素即可，若不满足，返回-1。

思路2-排序法

        直接对该数组进行一次排序，然后你就会发现一个规律，相同的元素肯定是左右相邻的，且如果有一个数字出现的频率大于 ⌊ n/2 ⌋，那这个数一定是位于数组nums ⌊ n/2 ⌋位置处，若不满足，返回-1。还有对于“这个数一定是位于数组nums ⌊ n/2 ⌋位置处”结论若不信的话，你们随便写几个测试用例试试看，一验便知。

        废话不多说，直接上代码。

四、算法实现🔥

思路1-计数法AC代码:

具体算法代码实现如下：

    public class Solution 
        public int majorityElement(int[] nums) 
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
            for (int item : nums) 

                //判断key是否存在，存在则+1.不存在赋值默认值0，然后+1，等于默认值为1.
                map.put(item, map.getOrDefault(item, 0) + 1);
            

            //遍历找是否存在大于n/2的元素
            for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) 
                if (entry.getValue() > (nums.length / 2)) 
                    return entry.getKey();
                
            
            return -1;
        
    

思路2-排序法AC代码:

    class Solution 
        public int majorityElement(int[] nums) 

            //定义一个hashmap
            Map<Integer, Integer> obj = new HashMap<>();
            for (int num : nums) 

                //判断key是否存在，存在则+1.不存在赋值默认值0，然后+1，等于默认值为1.
                obj.put(num, obj.getOrDefault(num, 0) + 1);
                if (obj.get(num) > nums.length / 2) 
                    return num;
                
            
            
            return -1;
        
    

五、总结🔥

思路1-leetcode提交运行结果截图如下：

 复杂度分析：

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(n)

思路2-leetcode提交运行结果截图如下：

 复杂度分析：

• 时间复杂度：O(nlog(n))。数组排序的时间。
• 空间复杂度：O(log(n))。考虑极端情况也就是多数元素为数组中的最小值或最大值，其个数为 ⌊n/2⌋+1，那么下标为n/2的位置，也必定恰好是多数元素，所以是logn

        综上，我们来回顾一下，这道题其实还有很多思路，比如分治法，摩尔投票法，这个我就不一一进行演示了，看大家的喜好，因为我只想讲最基础的算法分析，有助于更多地小伙伴理解。

... ...

       再者，解题道路千万条，欢迎小伙伴们脑洞大开，如果你们有啥更好的想法或者思路，欢迎评论区告诉我哦，大家一起互相借鉴互相学习，方能成长的更快。

       好啦，以上就是本期的所有内容啦，咱们下期见咯。

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七、文末🔥

        如果你还想要学习更多，小伙伴们大可关注bug菌专门为你们创建的专栏《每日一题LeetCode》，带着你一块儿刷题，专栏每一篇都附带详细解法，手把手带你解题。

        一个人刷可能会觉得很累很难坚持，但是一群人刷就会觉得它是一件很有意义的事儿，互相督促互相鼓励，一起变强。

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【开发云】年年都是折扣价，不用四处薅羊毛

       我是bug菌，一名想走👣出大山改变命运的程序猿。接下来的路还很长，都等待着我们去突破、去挑战。来吧，小伙伴们，我们一起加油！未来皆可期，fighting！

最后送大家两句话，与诸君共勉！

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☘️做你想做的人，没有时间限制，只要愿意，什么时候都可以start，

🍀你能从现在开始改变，也可以一成不变，这件事，没有规矩可言，你可以活出最精彩的自己。

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