Arrays 查找n个项目列表中是否有超过n/2个项目匹配。O（非直瞄（n））

如何查找n个项目列表中的任何项目是否重复了n/2次以上。我希望它是快速的，所以它应该是O（nlogn），这里是关键：你只能检查项目是否相等，没有其他。我很难做得比O（n^2）

更好如果你只能检查是否相等，那么这里有一个

O（nlogn）

解决方案：

• 按

  O（nlogn）

  时间对列表排序
• 让中间元素在排序数组中为

  m

• 现在，如果有一个元素重复次数超过

  n/2次，那么它只能是
  m
  。现在，您可以通过迭代中间索引的右侧和左侧来检查
  m
  的频率。如果找到的答案大于
  n/2
  ，则该元素不存在

如果允许您做的不仅仅是检查是否相等，您只需遍历数组并将元素的频率存储在HashMap中，然后检查频率是否超过

n/2

。这个解决方案在时间复杂度上是

O（n）

使用HashMap的O（n）解决方案的代码：

public int getDuplicated(List<Integer> a) {
    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    int n = a.size();
    for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
        if (map.containsKey(a.get(i))) {
            // increasing the frequency
            map.put(a.get(i), map.get(a.get(i)) + 1);
        } else {
            map.put(a.get(i), 1);
        }
        if (map.get(a.get(i)) > n / 2) {
            // element found
            return a.get(i);
        }
    }
    // returning -1 if could not find the element
    return -1;
}

public int getDuplicated（列表a）{
HashMap=newHashMap（）；
int n=a.size（）；
对于（int i=0；in/2）{
//元素发现
返回a.get（i）；
}
}
//如果找不到元素，则返回-1
返回-1；
}

使用，如建议副本的各种答案中所述。算法是O（n），这超出了您的规范。如果您不知道最常见的元素是多数元素，则需要进行第二次扫描，以计算通过boyer-moore算法找到的元素的出现次数。除非可以进行排序比较，否则无法排序；平等比较是不够的。另一方面，哈希映射不需要有序比较，但它需要操作项的能力，而不仅仅是比较。