子数组中占绝大多数的元素
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题目描述
代码结果
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/*
* 思路:
* 1. 使用Map<Integer, Long>存储每个元素出现的频率。
* 2. 使用Java Stream的filter, count和findAny方法。
* 3. 遍历指定范围,找到出现次数至少为threshold的元素。
*/
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
class MajorityChecker {
private int[] arr;
public MajorityChecker(int[] arr) {
this.arr = arr;
}
public int query(int left, int right, int threshold) {
Map<Integer, Long> countMap = IntStream.range(left, right + 1)
.mapToObj(i -> arr[i])
.collect(Collectors.groupingBy(e -> e, Collectors.counting()));
return countMap.entrySet().stream()
.filter(e -> e.getValue() >= threshold)
.map(Map.Entry::getKey)
.findAny()
.orElse(-1);
}
}
解释
方法:
该题解采用了随机化和二分查找的方法来解决问题。首先,通过遍历数组arr,将每个元素的索引位置存储在一个哈希表loc中。然后在query方法中,随机选择k次数组中的一个元素x,并查找这个元素在子数组[left, right]中出现的次数,使用二分查找来快速计算元素x在子数组中的出现次数。如果x的出现次数大于等于阈值threshold,则返回x;如果x的出现次数大于等于子数组长度的一半,但小于threshold,则说明子数组中不存在多数元素,返回-1。如果k次随机选择都没有找到多数元素,则最终也返回-1。
时间复杂度:
O(n + k log n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
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在初始化阶段,为何选择使用哈希表来存储每个元素的所有索引位置?这种数据结构有什么特定的优势?
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随机选择元素的方法是否可能导致查询结果的不稳定性?如果是,如何评估这种方法的可靠性?
▷🦆
在`query`方法中,为何选择进行k次随机尝试,k值的大小如何影响算法的效率和准确性?
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二分查找在此题解中是如何应用的,能否详细解释其在计算元素出现次数中的具体作用?
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