Given an integer array of size n, find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋
times. The algorithm should run in linear time and in O(1) space.
此题是Majority Element的继续,关于此题可以移步至Majority Element,关于Majority Element的解法挺多的,因为没有明确指明时间复杂度和空间复杂度,所以可以自由发挥,但是这个题就不那么随意了。可以看Majority Element的最好一个解法,基于Boyer-Moore Algorithm。
先温习下上一题。此种算法的主要思想就是成组的出现,然后同时删除两个不相等的数,最后剩下的肯定是Majority Element。
比如Majority Element问题,可以分两种情况,Majority Element是否在此被消除的分组中
1)如果让Majority Element和其他非此元素成对的删除,显然最后剩下的就是Majority Element,因为这个元素是多数的。这显然是最坏的情况
2)如果两个非Majority Element元素成对被删除,那剩下的Majority Element数量会更多。
而以上两种中,如果被假定的元素的counter为0,说明此元素是被消除者,非Majority Element,所以要交换假定的Majority Element。
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再来搞这一题,通过分析此题可以得知,满足这个条件的元素最多为两个,所以这次就可以以三个为一组:
1)当前元素与假定Majority Element相等时,计数器加1。
2)当当前元素的计数器为0是,说明是被消除者,交换假定的Majority Element。
3)如果与假定的Majority Element不相等时,同时消除一组,此时为3个元素,即消除两个假定的Majority Element,两个计数器同时减1。
4)最后不要忘记判断得出来的元素是否为Majority Element
根据以上分析,可以得出如下代码:
public List<Integer> majorityElement(int[] nums) { List<Integer> ret = new ArrayList<Integer>(); if (nums == null || nums.length == 0) return ret; int num1 = 0, num2 = 0, cnt1 = 0, cnt2 = 0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (num1 == nums[i]) cnt1++; else if (num2 == nums[i]) cnt2++; else if (cnt1 == 0) { cnt1++; num1 = nums[i]; } else if (cnt2 == 0) { cnt2++; num2 = nums[i]; } else { cnt1--; cnt2--; } } cnt1 = 0; cnt2 = 0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (num1 == nums[i]) cnt1++; else if (num2 == nums[i]) cnt2++; } if (cnt1 > nums.length/3) ret.add(num1); if (cnt2 > nums.length/3) ret.add(num2); return ret; }