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❓当天问题：给定数组找出出现次数逾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，时常被称为“无数元素”问题。在这个问题中，咱们的成见是找到一个在数组中出现次数逾越数组长度一半的数。这个问题有几种不同的科罚要津，底下我会先容两种常见的要津：要津一：摩尔投票算法摩尔投票算法是科罚这个问题的一种高效要津，它的时辰复杂度是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逾越了数组长度的一半，那么当咱们遍历数组的工夫，这个数字的出现次数会比其他所少见字出现的次数加起来还要多。因此，咱们不错赞佩一个候选众数candidate和一个计数器count，开动时candidate不错自便及第，count为0。然后遍历数组，关于数组中的每一个元素，要是它与candidate极端，那么count加1，不然count减1。当count变为0的工夫，评释咱们现时赞佩的candidate不是众数，因此咱们需要将candidate更新为现时遍历到的元素，并将count重置为1。遍历完扫数数组后，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 要津二：哈希表诚然摩尔投票算法是科罚这个问题的高效要津，但在某些情况下，使用哈希表亦然一种可行的科罚有缠绵。哈希表的时辰复杂度是O(n)，但空间复杂度是O(n)。算法的基本想想是，遍历数组，并使用哈希表纪录每个元素出现的次数。当咱们找到一个出现次数逾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提防，诚然这个要津不错科罚问题，但由于它使用了寥落的空间来存储哈希表，因此空间复杂度较高。在本体行使中，要是空间是一个截止身分，那么摩尔投票算法可能是更好的聘请。另外需要提防的是，题目如故明确评释了存在一个出现次数逾越数组长度一半的数，是以在本体编码时不需要沟通不存在这么的数的情况。要是题目莫得这么的保证，那么在使用上述要津之前，需要先进行考证。

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