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LeetCode1287
目录
- 题目描述
- 示例
- 思路分析
- 代码段
- 代码逐行讲解
- 复杂度分析
- 总结的知识点
- 整合
- 总结
题目描述
给定一个非递减的整数数组 arr，其中有一个元素恰好出现超过数组长度的 25%。请你找到并返回这个元素。
示例
示例 1
输入:
arr = [1, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 7, 10]
输出:
6
解释:
- 数组长度为 9，6 出现了 4 次，超过了 25%（即 2.25 次）。
示例 2
输入:
arr = [1, 1]
输出:
1
解释:
- 数组长度为 2，1 出现了 2 次，超过了 25%（即 0.5 次）。
思路分析
问题核心
我们需要找到一个在数组中出现次数超过数组长度 25% 的元素。
思路拆解
- 特殊情况处理：
- 如果数组长度为 1，直接返回该元素。
- 计算阈值：
- 计算数组长度的 25%，即
len / 4。
- 计算数组长度的 25%，即
- 统计元素频率：
- 使用哈希表
Map统计每个元素的出现次数。
- 使用哈希表
- 判断是否超过阈值：
- 在统计过程中，如果某个元素的出现次数超过阈值，直接返回该元素。
代码段
class Solution {public int findSpecialInteger(int[] arr) {int len= arr.length;if(len==1)return arr[0];int num=len/4;Map<Integer,Integer> map=new HashMap<>();for (int count : arr) {int temp=map.getOrDefault(count,0)+1;if(temp>num){return count;}else{map.put(count,temp);}}return -1;}
}
代码逐行讲解
1. 获取数组长度
int len = arr.length;
len是数组的长度，用于后续计算阈值。
2. 特殊情况处理
if (len == 1)return arr[0];
- 如果数组长度为 1，直接返回该元素。
3. 计算阈值
int num = len / 4;
num是数组长度的 25%，用于判断元素是否超过阈值。
4. 初始化哈希表
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
map用于统计每个元素的出现次数。
5. 遍历数组
for (int count : arr) {
- 使用增强的
for循环遍历数组中的每个元素。
6. 更新当前元素的频率
int temp = map.getOrDefault(count, 0) + 1;
temp是当前元素的出现次数，初始值为哈希表中的值加 1。
7. 判断是否超过阈值
if (temp > num) {return count;
}
- 如果当前元素的出现次数超过阈值，直接返回该元素。
8. 更新哈希表
map.put(count, temp);
- 将当前元素的出现次数更新到哈希表中。
9. 返回默认值
return -1;
- 如果没有找到符合条件的元素，返回
-1。
复杂度分析
时间复杂度
- 遍历数组一次，时间复杂度为 O(n)，其中
n是数组的长度。
空间复杂度
- 使用了一个哈希表，最坏情况下需要存储所有元素的频率，因此空间复杂度为 O(n)。
总结的知识点
1. 哈希表的使用
- 使用
HashMap统计元素的出现次数。
2. 边界条件处理
- 处理数组长度为 1 的特殊情况。
3. 增强的 for 循环
- 使用增强的
for循环遍历数组。
4. 阈值计算
- 计算数组长度的 25%，用于判断元素是否超过阈值。
整合
class Solution {public int findSpecialInteger(int[] arr) {int len = arr.length; // 数组长度if (len == 1) // 特殊情况处理return arr[0];int num = len / 4; // 计算阈值Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); // 哈希表统计频率for (int count : arr) { // 遍历数组int temp = map.getOrDefault(count, 0) + 1; // 更新当前元素的频率if (temp > num) { // 判断是否超过阈值return count;} else {map.put(count, temp); // 更新哈希表}}return -1; // 如果没有找到，返回 -1}
}
总结
通过哈希表统计元素的出现次数，并在遍历过程中判断是否超过阈值，能够高效地解决问题。代码逻辑清晰，复杂度控制在合理范围内，适合面试或竞赛场景。希望这个分析对你有帮助！