首先,candidate被设置为第一个元素1,count也为1,由于1不是多数元素,所以当扫描到数组某个位置时,count一定会减为0。在我们的例子中,当扫描到第四个位置时,count变成0. count 值变化过程:[1,2,1,0…… 当count变成0时,对于每一个出现的1,我们都用一个0与其进行抵消,所以我们消耗掉了与其一样多的0,而0...
多数投票算法是一种简单的决策算法,它通过计算每个选项的票数来确定最终的决策结果。在错误情况下,多数投票算法可能会导致不正确的决策,因为它只考虑了票数而没有考虑其他因素。 以下是一些可能导致多数投票算法出错的情况: 选项不平衡:如果某些选项的支持者数量远多于其他选项,那么多数投票算法可能会选择错误的选项。
多数投票算法(Boyer-Moore Algorithm)详解问题描述 给定一个无序数组,有n个元素,找出其中的一个多数元素,多数元素出现的次数大于⌊ n/2 ⌋,注意数组中也可能不存在多数元素。 一般解法先对数组排序,然后取中间位置的元素,再对数据扫描一趟来判断此元素是否为多数元素。时间复杂度O(nlog(n)),空间复杂度O(1)。
摩尔投票算法，又称多数投票算法，常用于解决具有多数元素的问题，如LeetCode 169（Majority Element）题目的解决方案。该算法不仅高效且简洁，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。一、Majority Element题目介绍 题目要求找到一个在数组中出现次数超过数组长度一半的元素。为解决该问题，除了使用字典遍历和...
摩尔投票算法也可以叫做多数投票算法,是我在看到 leetcode 169(Majority Element)题目时看到的算法。 这篇文章从leetcode 169(Majority Element)出发讲解摩尔投票算法的原理和优势,同时从leetcode 229(Majority Element2)出发讲解摩尔投票算法的改进和推广。(本文所有代码都是python代码) ...
摩尔投票算法也可以叫做多数投票算法,是我在看到 leetcode 169(Majority Element)题目时看到的算法。 这篇文章从leetcode 169(Majority Element)出发讲解摩尔投票算法的原理和优势,同时从leetcode 229(Majority Element2)出发讲解摩尔投票算法的改进和推广。(本文所有代码都是python代码) ...
多数投票算法(Majority Vote Algorithm) 在面试题中经常会出现这样一个题目,给一个数组,其中含有N个非负元素,让你求出数组中出现次数超过一半的数字。 看到这个问题我们首先想到的可能是暴力的解法,那就是将数组排个序,输出中间的元素就行了,因为如果出现次数超过一半的话排完序后中间的那个元素肯定是我们需要求的...
算法描述 摩尔投票法(Boyer–Moore majority vote algorithm),也被称作「多数投票法」,算法解决的问题是:如何在任意多的候选人中(选票无序),选出获得票数最多的那个。 算法可以分为两个阶段: 对抗阶段:分属两个候选人的票数进行两两对抗抵消 计数阶段:计算对抗结果中最后留下的候选人票数是否有效 ...
Boyer-Moore 投票算法是一种流行的最优算法,用于在给定元素中找出出现次数超过 N/2 的多数元素。这对于查找对给定元素进行 2 次遍历的多数元素非常有效,这在 O(N) 时间复杂度和 O(1) 空间复杂度下工作。 让我们通过一个例子来看看其工作背后的算法和直觉—— ...
这就是多数投票算法要干的事儿啦!它就像是个公正的裁判,看哪个意见得到的票数最多,那它就是最后的赢家。 比如说啊,咱有一堆选项,什么火锅、烧烤、炒菜啥的。每个人都投出自己心仪的那个,然后多数投票算法就开始统计票数啦。火锅得了 10 票,烧烤 8 票,炒菜 7 票,那不用说,火锅胜出呗!这不就很简单明了...