题目描述:输入n个整数,输出出现次数大于等于数组长度一半的数. 输入描述:每个测试输入包含 n个空格分割的n个整数,n不超过100,其中有一个整数出现次数大于等于n/2. 输出描述:输出出现次数大于等于n/2的数. 输入示例:3 9 3 2 5 6 7 3 2 3 3 3 输出示例:3 解法之一: /*输入n个整数,输出出现次数大于等于数组长度一半的数.*/ package practice_completed; import java.util.*; public class Test { p

题意:输入n个数 n为奇数 问某个数出现的次数大于等于(N+1)/2的是 哪个 输出来Sample Input51 3 2 3 3111 1 1 1 1 5 5 5 5 5 571 1 1 1 1 1 1 Sample Output351 #include <queue> #include <map> using namespace std; map<int ,int> m ; int main() { int n ; while(scanf("%d"

void change(int *p,int a,int b) { int tmp = *(p + a); *(p + a) = *(p + b); *(p + b) = tmp; } int main() { int a[100]; for (int i = 0 ;i < 101;++i) { a[i] = i + 100; } for (int i = 99;i >= 90;--i) { change(a,i,rand()%i); cout << a[i] <<en

找出数组中出现次数超过一半的数,现在有一个数组,已知一个数出现的次数超过了一半,请用O(n)的复杂度的算法找出这个数 #include<iostream>using namespace std;int findMore(int a[],int n){ int A=a[0],B=0; for(int i=0;i<n;i++) {  if(A==a[i])   B++;  else   B--;  if(B==0)  {   A=a[i];   B=1;  }  } return A;} 电

今天在qq群了看到了这个题目,觉得用单调栈的解法挺好,可以在o(n)内搞定,特意记录下来 首先明确单调栈的含义: 栈是FILO的,栈的所有操作都是在栈顶进行. 单调性指的是当前栈中存储的元素是严格的递增或者递减. 递增:栈中元素从栈顶到栈底是严格递增的: 递减:栈中元素从栈顶到栈底是严格递减的. 举例:先后入栈的元素假设为9,3,10,1,15.. 考虑递增栈: 初始时,栈为空: 9入栈,栈当前为(9) 3入栈,栈不变 10入栈,9出栈,栈当前为(10) 1入栈,栈不变 15入栈,10出栈,栈当

方法一:每次取出两个不同的数,剩下的数字中重复出现次数超过一半的数字肯定,将规模缩小化.如果每次删除两个不同的数,这里当然不是真的把它们踢出数组,而是对于候选数来说,出现次数减一,对于其他数来说,循环遍历就行.在剩余的数字里,原最高频数出现的频率一样超过了50%,不断重复这个过程,最后剩下的将全是同样的数字,即最高频数.此算法避免了排序,时间复杂度只有O(n). 程序示例如下: #include "stdafx.h" #include <stdio.h> int FindM

题目: Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times. You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array. 思路:可以利用Dictionary将数组中每个数

CPU个数.CPU核心数.CPU线程数 我们在选购电脑的时候,CPU是一个需要考虑到核心因素,因为它决定了电脑的性能等级.CPU从早期的单核,发展到现在的双核,多核.CPU除了核心数之外,还有线程数之说,下面文本就来解释一下CPU的核心数与线程数的关系和区别. CPU个数即CPU芯片个数 CPU的核心数是指物理上,也就是硬件上存在着几个核心.比如,双核就是包括2个相对独立的CPU核心单元组,四核就包含4个相对独立的CPU核心单元组. 线程数是一种逻辑的概念,简单地说,就是模拟出的CPU核心数.比

题目链接:http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=2282 编号1~n的置换,不动点个数大于等于k的方案数. 参考百度百科错排公式,可以知道长度为n,每个数都不在自己位置的方案数.然后枚举长度即可. 考虑对立面(即小于k个在自己位置的)可以优化空间. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; ; ; int D[maxn]; ]; int F[maxn]; int main

题目: 1.给定一个整型数组,打印其中出现次数大于一半的数.如果没有出现这样的数,打印提示信息. 如:1,2,1输出1.    1,2,3输出no such number. 2.给定一个整型数组,再给一个整数K,打印所有出现次数大于N/K的数,如果没有这样的数,打印提示信息. 解答: 两道题都可以使用哈希表记录每个数出现的次数,额外的空间复杂度为O(N). 其他的方法: 1.时间复杂度为O(N).额外空间复杂度为O(1). public static void printHalfMajor(in

给定一个int[]数组,给定一个整数k,打印所有出现次数大于N/k的数,没有的话,给出提示信息. === 核心思想:一次在数组中删除K个不同的数,不停的删除,直到剩下的数的种类不足K就停止删除,那么如果一个数在数组中出现的次数大于N/K,则这个数最后一定会被剩下来. 解法:设立(K-1)个候选cand,以及(K-1)个times统计. 过程如下: 遍历到arr[i]时,看arr[i]是否与以及被选出来的某一个候选相同, 如果与某一个候选相同,就把属于那个候选的点数统计加1, 如果与所有的候选都不

题目 在数组中找到出现次数大于N/K 的数 java代码 package com.lizhouwei.chapter8; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; /** * @Description: 在数组中找到出现次数大于N/K 的数 * @Author: lizhouwei * @CreateDate: 2018/5/7 19:58

sqlyog设置一直习惯用sqlyog来管理mysql数据库,但有三个地方用得不是很爽:1.默认查询条数只有1000条经常需要勾选掉重新查询.2.自动替换关键字大小写,有时候字段名为关键字的搞成大写的在Linux服务器不忽略大小写时执行就报错了,有时候为了代码统一不希望改成大写的也不行.3.感觉字体偏小 发现sqlyog在首选项里可以设置默认查询分页条数和字体,改写关键字大小写的 sqlyog--工具--首选项--字体编辑器设置--字体大小和改写关键字大小写 sqlyog--工具--首选项--其

class Program { static void Main(string[] args) { int[] input = { 1, 1, 1, 2, 2, 5, 2, 4, 9, 9, 20 }; IDuplicationFinder dup1 = new Duplication1(); string str1 = dup1.FindDuplication(input, 3); Console.WriteLine(str1); IDuplicationFinder dup2 = new D

1.根据访问IP统计UV awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c |wc -l 2.统计访问URL统计PV awk '{print $7}' access.log|wc -l 3.查询访问最频繁的URL awk '{print $7}' access.log|sort | uniq -c |sort -nk 1 -r|more 4.查询访问最频繁的IP awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c |sort

awk '{print $1}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr -k1 | head -n 10

#include<iostream> using namespace std; //#define maxn 2000010 #include<stdio.h> //int a[maxn]; //int val[maxn]; int main(){ int t; scanf("%d",&t); int i; // memset(val,0,sizeof(val)); int k=2*t; int v,temp,count; scanf("%d&

#-*- coding:UTF-8 -*- #环境:python3 print("Enter the numbers between 1 and 100:") enterList=[] #记录输入的元素 while 1: a = int(input(">>>")) #将输入转换为int型 if a == 0: print ("Your input:",enterList) break #结束输入 if a<1 or a&g

今天我使用2048的桶数的哈希索引,往Hakaton里插入100万的记录,测试下在哈希桶数里,哈希冲突(Hash Collision)是如何影响Hekaton的工作量——结果非常非常有意思.首先我想介绍下什么是哈希冲突. 你可能知道(非常希望),在SQL Server 2014里,Hakaton表是以哈希索引(Hash Indexes)实现的.维基百科对此有详细介绍,这是哈希索引的应用基础. 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket,哈希函数的结果决定你的行最终放入那个哈希桶.如果多

我们在选购电脑的时候,CPU是一个需要考虑到核心因素,因为它决定了电脑的性能等级.CPU从早期的单核,发展到现在的双核,多核.CPU除了核心数之外,还有线程数之说,下面文本就来解释一下CPU的核心数与线程数的关系和区别. CPU个数即CPU芯片个数 CPU的核心数是指物理上,也就是硬件上存在着几个核心.比如,双核就是包括2个相对独立的CPU核心单元组,四核就包含4个相对独立的CPU核心单元组. 线程数是一种逻辑的概念,简单地说,就是模拟出的CPU核心数.比如,可以通过一个CPU核心数模拟出2线程