2018.03.07 leetcode 打卡 #169. Majority Element

169Majority Element


Approch #1 Brute Force

 
  
暴风(Brute Force) 算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串  S 的
第一个字符与模式串 T 的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较 S 的第二个字
符和 T 的第二个字符;若不相等,则比较 S 的第二个字符和T的第一个字符,依次
比较下去,直到得出最后的匹配结果。

Brute Force iterates over  the array ,and then iterates each element to count its occurences .

class Solution:
    def majorityElement(self,nums):
        majority_count = len(nums)/2 #define majority count number
        for num in nums:
            count = sum(1 for element in nums if element == num) #iterate each element 
            if count > majority_count:
                return num

Approach # 2  Hash

max(,key = function) 

#Approch #2 Hash 
#counter函数  计算每个元素出现的次数 并以字典的方式返回
from collections import Counter
class Solution:
    def majorityElement(self,nums):
        counts = Counter(nums)
        return max(counts.keys(),key= counts.get) #max函数的key参数代表一个函数,返回符合此函数的最大值。

2018.03.08 妇女节快乐啊

看到一句话:“Without ‘HER’even 'HERO' is ’‘0’”

续更 其实就是把kaggel算法看了下 接下来争取自己能写出来!

Approach #3  sorting

Algorithm:因为majority element 出现次数大于n/2,所以将数组排序后,n/2位置的元素就是M E

import numpy as np
class Solution:
    def majorityElement(self,nums):
        nums.sort()
        return nums[len(nums)//2]

你可能感兴趣的:(python,leetcode)