BM算法被认为是亚线性串匹配算法,它在最坏情况下找到模式所有出现的时间复杂度为O(mn),在最好情况下执行匹配找到模式所有出现的时间复杂度为O(n/m)。 尤其在空格较多的文本中,比KMP算法的实际效能高。 BM算法从模式串的尾部开始匹配,即从后往前 两个规则 这是BM算法的核心,他有两种跳转方式,分别对应两种规则,...
Boyer-Moore 算法的时间复杂度主要取决于坏字符表和好后缀规则的应用。在最坏情况下，算法的时间复杂度为 O(n * m)，其中 n 是主串长度，m 是模式串长度。然而，在实际应用中，Boyer-Moore 算法通常表现出色，因为它可以在平均情况下达到线性时间复杂度，即 O(n + m)。Boyer-Moore 算法的空间复杂度主要由...
使用一个hash表,对数组进行一趟扫描统计每个元素出现的次数,即可得到多数元素。时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)。 Boyer-Moore 算法 该算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),只需要对原数组进行两趟扫描,并且简单易实现。第一趟扫描我们得到一个候选节点candidate,第二趟扫描我们判断candidate出现的次数是否大于...
Boyer-Moore算法的最好情况复杂度可以达到非常理想的O(m/n),这在字符集比较大的前提下是容易出现的,在上文中也有具体的分析。但BM算法的最坏时间复杂度的估计并不简单。Guibas和Odlyzko (1980) 证明了匹配失败的情形下BM算法需要进行比较的次数上限为5n[2],Cole (1994) 又进一步给出了一个更精细的复杂度上界...
摩尔投票法(Boyer–Moore majority vote algorithm),也被称作「多数投票法」,是一种用来寻找一组元素中占多数元素的常数空间级时间复杂度算法。这一算法由罗伯特·S·博耶和J·斯特罗瑟·摩尔在1981年发表,也是处理数据流的一种典型算法。 其主要思想是通过不同元素之间的抵消来找到可能的主要元素候选者,并在最后验证...
时间复杂度:O(nlogn)空间复杂度:O(1) 讨论区中提到了一种使用Boyer–Moore majority vote algorithm的解法 通俗点说就是从第一个数开始 c = 1,遇到相同的就加 1,遇到不同的就减 1,减到 0 就 重新换个数重新计数,最后的那个 m 即为所求众数 ...
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( Boyer-Moore Voting Algorithm),update:21/07/24前言绝对众数。在数列\(p\)中出现次数严格大于\(\frac{\vertp\vert}{2}\)的数叫做绝对众数。快速排序一般来说我们可以直接排序解决问题,如果存在绝对众数的话,最中间的数一定是绝对众数。时间复杂度为\(\ma
Boyer-Moore算法的时间复杂度通常为O(m + n),其中m是模式字符串的长度,n是文本的长度。但是,在某些情况下,算法的时间复杂度可能为O(mn)。 优势 Boyer-Moore算法具有以下优势: 它比其他算法快,尤其是在模式字符串很长时。 它只需要预处理模式字符串,不需要预处理文本。 它不需要回溯,因此它在实时应用程序中...
摩尔投票法，又名Boyer–Moore多数投票算法，旨在解决在无序、候选人数量不定的条件下，找出获得票数最多的候选人的问题。该算法特别适用于场景中候选人数量未被预先确定。常规统计方法需遍历所有选票，时间复杂度为线性，即O(n)，其中n为候选人数。然而，摩尔投票法在处理候选人不定时，能以较低的时间...