Boyer–Moore Majority Vote Algorithm摩尔投票法,众数算法,Java
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摩尔投票众数法,Boyer–Moore Majority Vote Algorithm,也被称作多数投票法,求解众数的算法(Majority Vote Algorithm),算法找出一个数组中超过一半的那个元素。
该算法特别适合流式数据计算环境(实时的流式大数据),某一个值是否超过总量的一半。该算法十分巧妙,时间复杂度为线性时间O(n),且不需要引入额外的空间复杂(例如最常规的hashmap之类,逐一记录每个元素出现的个数)。
public static void main(String[] args)
int count = 10;
int[] data = dummy(count);
int major = majority(data);
System.out.println("结果:" + major);
// 制作测试数据。假设数据总数为count。
// 前一半-1(count/2 - 1)个数字是随机数,后一半+1个数字(count/2 +1)重复一个数字即众数。然后随机打乱这些数据。
// 如果刚好众数占一半,那么该算法并不总能工作良好,所以必须把众数多于一半。
public static int[] dummy(int count)
int[] data = new int[count];
final int major = (int) (Math.random() * 100);
System.out.println("众数:" + major);
for (int i = 0; i < count; i++)
if (i < (count / 2 - 1))
data[i] = (int) (Math.random() * 100);
else
data[i] = major;
//Java8以上
//int[]数组转为List<Integer>
List<Integer> list = Arrays.stream(data).boxed().collect(Collectors.toList());
System.out.print("原数据:");
System.out.print(list);
Collections.shuffle(list);
System.out.print("\\n打乱后:");
System.out.println(list);
//Java8以上
//再将List<Integer>转为普通的int[]数组
int[] intArr = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
return intArr;
// 众数的核心执行算法。
// 传入一个数组,最终返回该数组中的众数。
public static int majority(int[] nums)
//初始化,假设数组中第一个数即为众数
int major = -1;
int count = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++)
if (count == 0)
major = nums[i];
count = 1;
else
if (major == nums[i])
count++;
else
count--;
//统计最终获得的众数major,是否真的超过一半?
int cnt = 0;
for (int n : nums)
if (n == major)
cnt++;
if (cnt > nums.length / 2)
//正常
else
major = -1;//原数据异常,没有数超过总量的一半。
return major;
测试输出:
众数:99
原数据:[31, 75, 40, 49, 99, 99, 99, 99, 99, 99]
打乱后:[40, 99, 99, 99, 31, 75, 99, 99, 99, 49]
结果:99
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Task 待学习内容Moore majority vote algorithm(摩尔投票算法)
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