Question

我正在研究我的算法求解技巧，而且我在O（1）内存复杂性方面遇到了解决这个问题的麻烦。

问题陈述：

给定一个整数数组，您的任务是打印到标准输出（stdout）的多数。如果一个数字在大小为N的数组中出现超过N / 2次，则该数字被认为是多数。注意：如果没有数字占多数，则打印“无” 预期的复杂性：O（N）时间，O（1）记忆

示例输入：

1 1 2 3 4 1 6 1 7 1 1

示例输出：

示例输入：

1 2 2 3

示例输出：

None

这是我的代码。我相信这是O（n）时间（如果我错了请纠正我），但这似乎不是O（1）记忆。如何实现O（n）时间和O（1）内存？

def majority(v):
    nums={}
    for num in v:
        if num in nums:
            nums[num]+=1
        else: nums[num]=1
    maxcount=['None',0]
    for num in nums:
        if nums[num] > maxcount[1] and nums[num] > len(v)/2: 
            maxcount[0] = num
            maxcount[1]=nums[num]
    print maxcount[0]

Answer 1

这是linear time constant space majority vote algorithm：

的Python实现

def majority_element(seq, default=None):
    """Find which element in *seq* sequence is in the majority.

    Return *default* if no such element exists.

    Use Moore's linear time constant space majority vote algorithm
    """
    candidate = default
    count = 0
    for e in seq:
        if count != 0:
            count += 1 if candidate == e else -1
        else: # count == 0
            candidate = e
            count = 1

    # check the majority
    return candidate if seq.count(candidate) > len(seq) // 2 else default

实施例

print(majority_element("A A A C C B B C C C B C C".split()))
print(majority_element("A A A A C B C C C B C C".split()))

输出

C
None

第二种情况没有多数。

Python在O（n）时间和O（1）内存中查找多数编号

1 个答案:

实施例

输出