掌控数组：发现超过一半次数的元素

2023-12-07 13:31:55

LeetCode：数组中出现次数超过一半的数字

在浩瀚的数据海洋中，有时我们面临着这样的问题：在一个数组中，存在一个元素的出现次数超过了数组长度的一半。找出这个占主导地位的元素至关重要，因为它为深入理解和处理数据提供了至关重要的见解。

算法剖析：摩尔投票法

摩尔投票法是一个基于“抵消”原则的巧妙算法。它使用两个变量：候选元素（candidate ）和计数器（count ）。

初始化： 将candidate 设置为数组的第一个元素，count 设置为1。
遍历数组： 对于数组中每个后续元素num ：
- 如果num 等于candidate ，则将count 加1。
- 否则，将count 减1。
更新候选元素： 如果count 为0，表示当前的candidate 不能作为众数。将candidate 更新为num ，并将count 重置为1。
验证候选元素： 遍历数组第二次，统计candidate 出现的次数。如果candidate 出现超过数组长度的一半，则它是众数。

示例代码

def find_majority_element(nums):
    candidate = nums[0]
    count = 1

    for num in nums[1:]:
        if num == candidate:
            count += 1
        else:
            count -= 1

        if count == 0:
            candidate = num
            count = 1

    # 验证候选元素
    count = 0
    for num in nums:
        if num == candidate:
            count += 1

    return candidate if count > len(nums) // 2 else -1