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水贴王之续,找出数组里出现频率最高的元素

时间:2014-05-13 08:49:11      阅读:314      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:面试题

找出数组里出现频率最高的元素

个人信息:就读于燕大本科软件工程专业 目前大三;

本人博客:google搜索“cqs_2012”即可;

个人爱好:酷爱数据结构和算法,希望将来从事算法工作为人民作出自己的贡献;

博客内容:水贴王问题之续

博客时间:2014-5-12;

编程语言:Java ;

编程坏境:Windows 7 专业版 x64;

编程工具:jdk,eclipse x64;

制图工具:office 2007 powerpoint;

硬件信息:7G-3 笔记本;


真言:

痛苦的活着比死了更好。


题目: 

找出数组里出现频率最高的元素。


思路:

利用哈希表统计元素的数目。

哈希表数据结构如下

举例:

bubuko.com,布布扣

平均时间复杂度O(N)

空间复杂度O(N)

实验:


实验1

int[] data ={1,1,2,2,2};

bubuko.com,布布扣

注释 元素2出现了三次。

实验2

int[] data ={1,1,2,2};

bubuko.com,布布扣

注释 元素1出现了2次(当然2也出现了两次,没有求出所有的是不足之处,我暂且只求了其中一个)

代码:

piar.java

package test;

public class pair {
	public int first;
	public int second;
	pair()
	{
		first = second = -1;
	}
}

test.java

package test;


public class test {
	private static final int size = 100 ;
	public static void main(String[] args) {
		int[] data ={1,1,2,2};
		System.out.println(_Find_most_elem(data).first+" "+_Find_most_elem(data).second);
		
		
	}
	
	static pair _Find_most_elem(int[] data)
	{
		int[][] hash = new int[data.length][2];
		int it_hash = 0;
		pair result = new pair();

		
		for(int i=0;i<data.length;i++)
		{
			// find firstly
			if( hash[ data[i] % data.length ][0] == data[i] )
			{
				hash[ data[i] % data.length ][1] ++ ;
			}
			// find secondly
			else
			{
				it_hash = data[i] % data.length;
				while(hash[ it_hash ][0] != data[i] && hash[it_hash ][1] != 0)
				{
					it_hash = (it_hash+1) % data.length ;
				}	
				if( hash[ it_hash ][1] == 0 )
					hash[ it_hash ][0] = data[i];	
				hash[ it_hash ][1] ++;			
			}

		}
		// find most elem
		it_hash = 0;
		for(int i=1;i<data.length;i++)
		{
			if( hash[i][1] > hash[it_hash][1] )
				it_hash = i ;
		}
		if(hash[it_hash][1] != 0)
		{
			result.first = hash[it_hash][0];
			result.second = hash[it_hash][1];
		}
		return result ;                                                                                                                                          
	}
}





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水贴王之续,找出数组里出现频率最高的元素

标签:面试题

原文地址:http://blog.csdn.net/cqs_experiment/article/details/25596005

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