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...
摩尔投票法(Boyer–Moore majority vote algorithm)出自论文,算法解决的问题是如何在任意多的候选人(选票无序),选出获得票数最多的那个。常见的算法是扫描一遍选票,对每个候选人进行统计的选票进行统计。当候选人的数目固定时,这个常见算法的时间复杂度为:O(n),当候选人的数目不定时,统计选票可能会执行较长时间,可...
leetcode 229 classSolution{public:vector<int>majorityElement(vector<int>& nums){// 题目要求**超过** N/3 次,故最多有两个候选者intcandidate1 = INT_MAX, candidate2 = INT_MAX, vote1 =0, vote2 =0;for(autoi : nums) {if(i == candidate1) { vote1++; }elseif(i == candidate2) {...
④当 count 减为 0 的时候更新 result 为当前检索到的值。 classSolution{public:intmajorityElement(vector<int>& nums){registerintresult(nums[0]), count=1;for(inti =1;i < nums.size(); ++i) {if(count ==0) {result = nums[i];count =1;}elseif(nums[i] == result) count++;elsecount-...
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...
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 具体步骤如下: 初始化两个变量 m 和计数器 c,m 的初值为数组第一项,c 的初值为 1 ...
摩尔投票算法（Boyer-Moore Majority Vote Algorithm）是一种用于查找数组中出现次数超过一半的主要元素的...
Approach #3: Boyer-Moore Voting algorithm In its most basic form, the algorithm seeks out a majority element if one exists. A majority element is one that appears more than half of the time in the input elements. However, if there is no majority, the algorithm will not recognize this and...
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...
2. Boyer-Moore算法 提出Boyer-Moore算法的论文。 基本思想: 比较直观的解释:在数组中找到两个不相同的元素并删除它们,不断重复此过程,直到数组中元素都相同,那么剩下的元素就是主要元素。 思想并不复杂,但是要凭空想出这个算法来也不是件容易的事。另外,给我们的是数组,直接在里面删除元素是很费时的。取而代...