Java 使用分治法查找重复次数最多的数字？

我有一个整数数组列表，它是5,12,5,17,5,5,5,39，我试图找到重复次数最多的数字，它可以打印5

然而，我想用分而治之的方法来写它

任何提示都会有帮助（伪代码、Java代码或任何帮助…）

publicstaticvoidmain（字符串[]args）{
int[]重复={5,12,5,17,5,5,5,39}；
int计数器=1；
内部温度=0；
int-checker=1；
数组。排序（重复）；
int cont=重复[0]；
对于（int i=1；i计数器）{
温度=重复[i]；
}else if（重复[i]！=重复[i-1]）{
检查器=1；
}
}
}
系统输出打印项次（温度）；
}

为什么要在示例代码中对其进行排序？在这一点上，你可以从一开始就遍历它，找到重复次数最多的

假设您不打算在分而治之之前对其进行排序，您应该计算列表的大小，找到中间点。一般来说，分治是一种类似于合并排序的方法，您可以使用递归。在本例中，您试图使用它来计算每个值-它似乎不是最合适的，因为在执行递归时，您需要以某种方式保持最高计数的状态（这意味着传入一些内容）

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与只是在阵列中穿行并在地图或其他东西中计数相比，这里的动机到底是什么。这将是O（n）时间和O（n）空间。

分而治之不是一种适用于这里的技术，因为不能保证从整个列表的任何2个子部分得到相同的结果。即使您对列表进行排序，也不会这样做，因为您可能会在子列表之间拆分最大的组，此时您会在每个子列表中找到不同的最大组，并完全忽略正确的结果

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正如javagirl所建议的，枚举列表和计数事件绝对是最简单和最好的方法

此代码统计数组中给定数字的出现次数（这不是很有效，但应该可以让您开始）

publicstaticvoidmain（字符串[]args）{
int[]重复={5,12,5,17,12,12,5,39}；
系统输出打印项次（计数发生次数（重复））；
}
公共静态映射计数发生率（int[]arr）{
如果（arr.length==1）{
映射结果=新的HashMap（）；
结果.put（arr[0]，1）；
返回结果；
}否则{
int to=阵列长度/2；
copyOfRange（arr，0，to）；
Map left=countoccurrences（Arrays.copyOfRange（arr，0，to））；
Map right=countoccurrences（Arrays.copyOfRange（arr，to，arr.length））；
返回合并（左、右）；
}
}
静态贴图合并（贴图左、贴图右）{
对。forEach（（数字，计数）->{
compute（number，（num，c）->c==null？count:c+count）；
});
左转；
}

你想做什么毫无意义

我认为“分而治之”是“二进制搜索”的一个隐喻，它被用来（顾名思义）搜索——用它来计算是没有意义的

如果你想拥有更好的性能，你有几个不需要排序的选项

如果内存不是约束条件，并且您知道最大数量 这可能会出现在您的列表中，创建一个数组，并在每个索引处 计算该索引的累加器数

如果你有记忆力 限制，负数或者你不知道最大值 可能的值，使用地图来使用相同的方法。在 每个键都计算该值的重复次数

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与首先对数组排序然后查找最长的序列相比，您可以调整快速排序以更有效地执行此操作（*）。其思路如下：

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在快速排序中，您通常选择一个元素x，然后放置元素

您的意思是要查找模式吗？在您的示例中，5和12都出现三次。为清楚起见，您可能应该确保您的示例中只有一个“最重复”的数字。感谢您的警告@JimMischel我已修复它。@johntame您描述的是模式，即“最常出现的值”。对于所有建议使用地图的人来说，这不是OP所要求的。他在问如何使用分而治之的方法。大家都缺少的一点是，如果
Arrays.sort（）
使用快速排序（一种分而治之的算法），那么他已经解决了他的问题。OP可以说他想在不使用任何显式额外内存的情况下解决问题，例如映射所需的O（n）内存。“这会让事情变得更清楚一些。”JimMischel（高效）的回答修正了这个答案是错误的。首先，分治不仅仅是二进制搜索。你的第一个建议提出了一个不切实际的假设，即内存不是问题，而你的第二个“节省内存”建议忽略了地图可能太大而无法存储的可能性。@JimMischel，请算法与疯狂结构博士回答最初的问题。。。我会很高兴给它加价。。。如果你能做到这一点，并且使用的内存比映射少，那么OP已经展示了如何使用比映射少的内存：排序和计数。我的方法是O（n）his is O（nlogn）。。。另外，这不是“分而治之”，最终你证明了自己，你无法提供满足自己要求的答案。。。干得好胖子我不是OP。OP的问题不可回答，因为没有分而治之的解决方案。那个
public static void main(String[] args) {

        int[] repetitive = { 5, 12, 5, 17, 5, 5, 5, 39 };
        int counter = 1;
        int temp = 0;
        int checker = 1;

        Arrays.sort(repetitive);
        int cont = repetitive[0];

        for (int i = 1; i < repetitive.length; i++) {
            if (repetative[i] == repetitive[i - 1] && cont == repetitive[i]) {
                counter++;
                temp = repetitive[i];

            } else if (repetitive[i] == repetitive[i - 1]) {
                checker++;

                if (checker > counter) {
                    temp = repetitive[i];
                } else if (repetitive[i] != repetitive[i - 1]) {
                    checker = 1;
                }
            }
        }

        System.out.println(temp);
    }

public static void main(String[] args) {
    int[] repetitive = { 5, 12, 5, 17, 12, 12, 5, 39 };
    System.out.println(countOccurences(repetitive));
}

public static Map<Integer, Integer> countOccurences(int[] arr) {
    if (arr.length == 1) {
        Map<Integer, Integer> result = new HashMap<>();
        result.put(arr[0], 1);
        return result;
    } else {

        int to = arr.length / 2;
        Arrays.copyOfRange(arr, 0, to);

        Map<Integer, Integer> left = countOccurences(Arrays.copyOfRange(arr, 0, to));
        Map<Integer, Integer> right = countOccurences(Arrays.copyOfRange(arr, to, arr.length));
        return merge(left, right);
    }
}

static Map<Integer, Integer> merge(Map<Integer, Integer> left, Map<Integer, Integer> right) {
    right.forEach((number, count) -> {
        left.compute(number, (num, c) -> c == null ? count : c + count);
    });
    return left;
}