前端JavaScript多数元素的算法实例分析 - 开发技术

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：

方法一：map 实现

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)

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number}
 */
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
        }
    }
};

方法二：排序

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)];
};

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