分治算法解决众数求解
一般来讲分治算法需要处理的序列是有序的,所以该算法处理众数问题的时候也需要进行排序
分治算法适合于解决可以将问题规模减小的问题,直到这个小问题可以直接解决
这里还是需要想一下这个过程,如何用分治算法进行求解
不可能将所有子问题分解为单个数值的求解,但是我们可以做到的是将某一个出现很多次的数字进行统计
这也就是本体解决思路了,下面举一个例子(已经排序好的):
1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
经过排序以后,打算进行中间位置的数的求解,也就是先数3的个数(记录左右边界3,5)
然后在左边界的左边进行递归求解,在右边界的右边进行递归求解
在这个过程中有一个优化,如果左侧的数已经不足以大于当前的最大重数,那就没必要在进行统计左侧内容,右侧同理。
下面是代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
//找到从左,从右开始的跟a[mid]一样的数
//得到左右边界为low,high
void solve(int s[], int n, int& l, int& r)
{
int mid = n/2;
for(l = 0 ; l < n ; l++){
if(s[l] == s[mid])
break;
}
for(r = l+1; r < n ; r++){
if(s[r] != s[mid]){
break;
}
}
}
void _MaxCnt(int &mid, int &maxCnt, int a[],int n)
{
int l, r;
solve(a,n,l,r);
int num = n/2;
int cnt = r-l;
//如果众数为当前,那就更新
if(cnt > maxCnt){
maxCnt = cnt;
mid = a[num];
}
//左侧进行递归查询
if(l+1 > maxCnt){
_MaxCnt(mid,maxCnt,a,l+1);
}
//右侧进行递归查询
if(n-r > maxCnt){
_MaxCnt(mid,maxCnt,a+r,n-r);
}
}
int main(){
int a[] = {1,2,3,3,3,4,9,6,7,7,7,7,9,5,10,10,12,
12,14,14,15,14,31,23,5,23,4,43,3,2,3,4
,3,2,1,1,34,2,3,2,2,2,22,0,2,12,5,5,5,
5,5,5,5,6,5};
int n = sizeof(a)/sizeof(a[0]);
sort(a,a+n);
int maxCnt = 0;
int num = 0;
_MaxCnt(num,maxCnt,a,n);
cout << num << " " << maxCnt << endl;
return 0;
}