这篇文章主要介绍“前端javascript多数元素的算法实例分析”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“前端JavaScript多数元素的算法实例分析”文章能帮助大家解决问题。题目:多数元素给
这篇文章主要介绍“前端javascript多数元素的算法实例分析”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“前端JavaScript多数元素的算法实例分析”文章能帮助大家解决问题。
给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。
示例 1:
输入: nums = [3,2,3]
输出: 3
示例 2:
输入: nums = [2,2,1,1,1,2,2]
输出: 2
提示:
n == nums.length
1 <= n <= 5 * 104
-109 <= nums[i] <= 109
解:
通过一遍map,将所有出现元素和他们出现的次数进行存储,因为map的唯一性,然后对其进行一次遍历,找出最大值,第一次map操作时间复杂度为o(1),第二次而o(n),所以总体加起来为O(n); 但是由于开辟了一个map空间,空间复杂度同样是o(n)
var majorityElement = function(nums) { let map = new Map() for(let i=0;i<nums.length;i++){ if(map.has(nums[i])){ map.set(nums[i],map.get(nums[i])+1) }else{ map.set(nums[i],1) } } for(let [key,val] of map.entries()){ if(val>nums.length/2){ return key } }};
思路:排序数组,如果有一个数字出现的频率大于n/2,则在数组nums.length / 2的位置就是这个数
复杂度分析:时间复杂度:O(nlogn),快排的时间复杂度。空间复杂度:O(logn),排序需要logn的空间复杂度
var majorityElement = function (nums) { nums.sort((a, b) => a - b); return nums[Math.floor(nums.length / 2)];};
关于“前端JavaScript多数元素的算法实例分析”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注编程网精选频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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本文标题: 前端JavaScript多数元素的算法实例分析
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